在写本科毕业论文，ADF检验这有个小问题不是很懂。帮忙看看结果。各位谢谢了，原始数据ADF检验后不平稳，一阶差分后P值远远小于0.01 算是平稳么 影响我后续建模预测吗
原
adf.test(tongbi)
Augmented Dickey-Fuller Test
data: tongbi
Dickey-Fuller = -2.315, Lag order = 3, p-value = 0.4474
alternative hypothesis: stationary
一阶
adf.test(diff(tongbi))
Augmented Dickey-Fuller Test
data: diff(tongbi)
Dickey-Fuller = -4.6344, Lag order = 3, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary
Warning message:
In adf.test(diff(tongbi)) : p-value smaller than printed p-value
chatgpt:
根据你提供的ADF检验结果来看，原始数据并不平稳，而一阶差分后的数据是平稳的。这表明原始数据中存在趋势或季节性等因素，而一阶差分后已经消除了这些因素，使得数据变得平稳。
对于建模预测的影响，平稳性是时间序列分析中的一个重要前提条件，如果数据不平稳，建立的模型可能会出现伪回归等问题，导致模型不可靠。因此，对于非平稳的数据，我们需要对其进行处理，例如差分、对数化等，使其变得平稳后再进行建模预测。
在你的情况下，一阶差分后的数据是平稳的，因此可以基于差分后的数据进行建模预测。不过需要注意，差分会使得数据的单位发生变化，需要根据实际情况进行还原。同时，差分也可能会引入新的问题，例如季节性的差分可能会导致季节性的残差，需要在建模过程中加以考虑。