R语言 时间序列分析 中 平稳性分析时 报错

Question

R语言 时间序列分析 中 平稳性分析时出现如下情况：

adfTest(x,lags=1,type = c("c"))
#第一次adfTest 时 正常输出结果
#从第二次开始 就报错  不知什么原因，希望高手帮忙解答解答   谢谢。

adfTest(x,lags=2,type = c("c"));
#     Error in if (PVAL == min(tablep)) { : 
#  需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值

#下面这些 都报同样的错。
adfTest(x,lags=3,type = c("c"));
adfTest(x,lags=1,type = c("nc"));
adfTest(x,lags=2,type = c("nc"));
adfTest(x,lags=3,type = c("nc"));
adfTest(x,lags=1,type = c("ct"));
adfTest(x,lags=2,type = c("ct"));
adfTest(x,lags=3,type = c("ct"));

Answer 1

该回答引用ChatGPT-3.5

这个错误可能是由于输入数据 x 中含有缺失值（NA）导致的。建议您先检查数据集 x 中是否包含缺失值，如果有，则需要进行数据清洗，例如使用插值法填充缺失值或者将缺失值所在的时间段删除。

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如果数据集 x 中没有缺失值，可以尝试将 na.action 参数设置为 na.pass，例如：

adfTest(x, lags = 1, type = c("c"), na.action = na.pass)

另外，如果您的时间序列数据中存在季节性，可以尝试在进行单位根检验之前对数据进行季节性差分或者季节性分解。