import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, kpss


# Пример временного ряда
np.random.seed(42)
n = 100
time = pd.date_range(start='2020-01-01', periods=n, freq='D')
stationary_ts = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=n)
trend_ts = np.linspace(0, 10, n) + stationary_ts

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(time, stationary_ts, label='Стационарный ряд')
plt.plot(time, trend_ts, label='Нестационарный ряд с трендом')
plt.legend()
plt.title('Визуальная проверка стационарности')
plt.show()

def adf_test(timeseries):
    print("Результаты теста Дики-Фуллера:")
    dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')
    dfoutput = pd.Series(dftest[0:4],
                         index=['Тестовая статистика', 'p-value',
                                'Количество лагов', 'Количество наблюдений'])
    for key, value in dftest[4].items():
        dfoutput[f'Критическое значение ({key})'] = value
    print(dfoutput)

    if dftest[1] <= 0.05:
        print("Вывод: ряд стационарный (отвергаем H0)")
    else:
        print("Вывод: ряд нестационарный (не отвергаем H0)")


adf_test(stationary_ts)
print("\n")
adf_test(trend_ts)