如何从ur.df的ADF检验中提取p值？R代码问题求助

问题原因 #

urca包的ur.df函数返回的summary对象中，p值并不存储在@pval属性里，而是存放在辅助回归结果@testreg的系数表中——你看到的0.0165其实是ADF检验核心系数（滞后水平项）的t检验p值。

正确提取方法 #

修改循环中的p值提取代码，直接从summary的@testreg属性中获取对应p值：

# 初始化结果表
results_table <- data.frame(Lag = integer(), p_value = numeric(), test_statistic = numeric())

for (p in 1:5) {
  # 执行ADF检验
  R.urdf_IND <- ur.df(L.ts$m_IND, type = "trend", lags = p)
  # 提取tau3检验统计量
  test_statistic <- R.urdf_IND@teststat[1, "tau3"]
  # 提取对应p值：从辅助回归的系数表中取第一行第四列（滞后水平项的p值）
  sum_urdf <- summary(R.urdf_IND)
  p_value <- sum_urdf@testreg$coefficients[1, 4]
  # 合并结果
  results_table <- rbind(results_table, data.frame(Lag = p, p_value = p_value, test_statistic = test_statistic))
}
print(results_table)

替代方案（更简洁） #

如果习惯用tidy风格的结果，可以用broom包的tidy()函数直接提取结构化结果，避免手动索引：

library(broom)
results_table <- data.frame()

for (p in 1:5) {
  R.urdf_IND <- ur.df(L.ts$m_IND, type = "trend", lags = p)
  # tidy提取结果，筛选tau3对应的行
  tidy_result <- tidy(R.urdf_IND) %>% filter(term == "tau3")
  results_table <- rbind(results_table, data.frame(Lag = p, 
                                                  p_value = tidy_result$p.value, 
                                                  test_statistic = tidy_result$statistic))
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sim Kn