如何在Python statsmodels adfuller中为maxlag参数选择一个值？

我每月都有网站点击量的数据，我想建立一个SARIMA模型来预测下个月的预期点击量。因为SARIMA模型需要处理静态数据，所以我对数据进行了转换，并在Python中执行了增强的Dickey Fuller测试，以检测何时可以停止转换并开始向模型提供数据（p值的情况就是这样，您是否尝试使用默认值None？#来自Greene引用Schwert 1989 maxlag=int（np.ceil（12.*np.power（nobs/100,1/4））@Bargitta：是的，我尝试了默认值。在问题中看到的代码中，我每次调用函数adfuller（data）时都尝试了默认值不设置maxlag参数。使用默认值与使用maxlag=12时p的差异就是我的问题所在。

myTimeSeries.plot()
adfuller(myTimeSeries) # p=0.113872
adfuller(myTimeSeries, maxlag=12) # p=0.996884

myLog = numpy.log(myTimeSeries) #log-transfor
myLog.plot()
adfuller(myLog) # p=0.165395
adfuller(myLog, maxlag=12) # p=0.997394

myDiff = myLog.diff(1) #difference with lag 1
myDiff.plot()
myDiff = myDiff.dropna()
adfuller(myDiff) # p=0.003884
adfuller(myDiff, maxlag=12) # p=0.613816

mySeasonalDiff = myDiff.diff(12) #seasonal differencing with lag 12
mySeasonalDiff.plot()
mySeasonalDiff = mySeasonalDiff.dropna()
adfuller(mySeasonalDiff) # p=0.000000
adfuller(mySeasonalDiff, maxlag=12) # p=0.958532