sas做adf平稳性检验的结果如何解读？

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请教各位：我是用arima过程做adf单位根检验，最后结果如下：，怎么看该序列是平稳的还是非平稳的？没学过时间序列，望解答，谢谢。
                                                    Name of Variable = var

                                              Mean of Working Series      2.7524
                                              Standard Deviation        1.690617
                                              Number of Observations          25


                                                        Autocorrelations

                 Lag    Covariance    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1      Std Error

                   0      2.858186        1.00000    |                    |********************|             0
                   1      2.307370        0.80728    |            .       |****************    |      0.200000
                   2      1.727789        0.60451    |        .           |************        |      0.303540
                   3      1.064447        0.37242    |      .             |*******      .      |      0.348383
                   4      0.608734        0.21298    |     .              |****          .     |      0.363960
                   5      0.361779        0.12658    |     .              |***           .     |      0.368911
                   6      0.201247        0.07041    |     .              |*             .     |      0.370644

                                                 "." marks two standard errors


                                                    Inverse Autocorrelations

                               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

                                 1       -0.44774    |           *********|       .            |
                                 2       -0.18945    |            .   ****|       .            |
                                 3        0.14902    |            .       |***    .            |
                                 4        0.06832    |            .       |*      .            |
                                 5       -0.09090    |            .     **|       .            |
                                 6        0.02592    |            .       |*      .            |


                                                    Partial Autocorrelations

                               Lag    Correlation    -1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

                                 1        0.80728    |            .       |****************    |
                                 2       -0.13553    |            .    ***|       .            |
                                 3       -0.21152    |            .   ****|       .            |
                                 4        0.05429    |            .       |*      .            |
                                 5        0.08483    |            .       |**     .            |
                                 6       -0.04953    |            .      *|       .            |


                                             Autocorrelation Check for White Noise

                  To        Chi-             Pr >
                 Lag      Square     DF     ChiSq    --------------------Autocorrelations--------------------

                   6       35.48      6    <.0001     0.807     0.605     0.372     0.213     0.127     0.070


                                            Augmented Dickey-Fuller Unit Root Tests

                    Type           Lags         Rho    Pr < Rho        Tau    Pr < Tau          F    Pr > F

                    Zero Mean         0     -2.6048      0.2579      -5.58      <.0001
                                      1     -2.6882      0.2500      -2.63      0.0109
                    Single Mean       0     -4.0066      0.5117      -4.70      0.0010      19.24    0.0010
                                      1     -5.0852      0.3896      -3.36      0.0231       6.34    0.0245
                    Trend             0     -3.9591      0.8717      -2.51      0.3224      10.55    0.0017
                                      1     -7.0997      0.5965      -2.95      0.1655       6.04    0.0950

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关键词：平稳性检验 平稳性 ADF correlations observations Series Error 如何

粗略的话，画个时序图看看是否有周期性或者趋势性，精确的话，sas有个宏函数%dftest，用于执行Dickey-fuller单位根检验，可以利用这个检验判断时间序列是否平稳，或采取多少次差分后序列才变平稳。
语法为下
%DFTEST(sas_dataset,variable[,options]);
sas_dataset为数据集，variable为检验的变量，options有很多功能，例如AR=n，指定该时间序列被经过差分和求滞后的自回归的阶数，DIF=(differencing list),  指定对序列要做的差分，比如dif＝（1，12）则分析的序列为(1-B)(1-B12)Yt, 一般假如你做了一次差分后，发现序列还是不平稳的， 这个时候可以考虑对其做一次季节性的差分，再判断其是否平稳。DLAG=1|2|4|12，指定单位根检验的时滞。OUTSTAT=SAS_DATASET，把残差和P值输到指定数据集。p小于0.05即拒绝原假设，说明序列是平稳的（假如指定了dif项，则说明差分后的序列是平稳的），较大的p值说明单位根存在。

感谢您的回答。df检验我做过，p值较高。但是做adf检验后，不知到sas的结果应该怎么看？而且我只想看原序列是否平稳？谢谢！

顶上去 求助

继续求助。。。

求解啊啊。。。有没有大神

Lag——延迟阶数 
Covariance——延迟阶数给定后的自协方差函数 
Correlation——延迟阶数给定后的自相关系数
Std Error——自相关函数的标准差

2.4.2 平稳性与随机性检验  一、平稳性检验  IDENTIFY语句：每条IDENTIFY语句执行后会给出五方面的信息：     1) 分析变量的描述性统计 2) 样本自相关图 3)
样本逆自相关图 4) 样本偏自相关图 5) 纯随机性检验结果    1) 1）分析变量的描述性统计信息如： 分析变量的名称 Name of Variable 序列均值 Mean of Working Series 标准差 Standard Deviation  观察值个数 Number of Obsservations   2) 样本自相关图 3) 样本逆自相关图 4) 样本偏自相关图         Lag——延迟阶数  Covariance——延迟阶数给定后的自协方差函数 Correlation——延迟阶数给定后的自相关系数 Std Error——自相关函数的标准差 "."
——2倍标准差范围 二、纯随机性检验 5)纯随机性检验结果
   
     To Lag——延迟阶数
  Chi-Square——LBQ统计量的值，该统计量服从卡方分布
DF——LBQ统计量服从卡方分布的自由度m Pr>ChiSq——该
LBQ统计量的P值
Autocorrelation——计算得出的延迟各阶LBQ统计量的样本自相关系数的具体数值 分析结果显示：LBQ
的
P
大于
0.05，为平稳的白噪声序列

“P
大于
0.05，为平稳的白噪声序列“

误人子弟

楼主，有没有结果了？我也在疑惑这个结果怎么读