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简述用Python来进行平稳性检验的常用方法。

答： 用Python来进行平稳性检验主要有时序图检验、自相关图检验以及构造统计量进行检验3种方法。
（1）时序图
时序图就是普通的时间序列图，即以时间为横轴，观察值为纵轴进行检验。利用时序图可以粗略观察序列的平稳性。
（2）自相关图检验
平稳序列通常具有短期相关性，即随着延迟期数k的增加，平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零，而非平稳序列的自相关系数的衰减速度会比较慢。画自相关图用到的是statsmodels中的plot_acf方法。自相关图中横轴表示延迟期数，纵轴表示自相关系数。
（3）构造统计量
利用绘图判断序列的平稳性比较直观，但不够精确，ADF（Augmented Dickey-Fuller）法直接通过假设检验的方式来验证平稳性。ADF的原假设（H0）和备择假设（H1）如下：
H0：具有单位根，属于非平稳序列；
H1：没有单位根，属于平稳序列。
Python中可以使用statsmodels中的adfuller方法进行ADF检验，直接输入数据，即可返回7个数值。其中的第一个返回值adf就是ADF方法的检验结果，这个值理论上越负越能拒绝原假设；第二个返回值pvalue以常用的判断标准值0.05作为参考，若其值大于0.05，说明支持原假设，反之拒绝原假设，表明该序列是一个平稳序列。