Numit pentru statisticienii americani David Dickey și Wayne Fuller, care au dezvoltat testul în 1979, testul Dickey-Fuller este utilizat pentru a determina dacă o rădăcină unitară (o caracteristică care poate cauza probleme în inferența statistică) este prezentă într-un model autoregresiv. Formula este potrivită pentru tendințe de serii de timp precum prețurile activelor. Este cea mai simplă abordare de testare pentru o rădăcină unitară, dar majoritatea seriilor de ore economice și financiare au o structură mai complicată și dinamică decât ceea ce poate fi capturat de un model autoregresiv simplu, care este locul în care testul Dickey-Fuller augmentat intră în joc.
Cu o înțelegere de bază a acestui concept de bază al testului Dickey-Fuller, nu este dificil să sari la concluzia că un test augmentat Dickey-Fuller (ADF) este tocmai acela: o versiune mărită a testului original Dickey-Fuller. În 1984, aceiași statistici și-au extins testul rădăcină de bază a unității autoregresive (testul Dickey-Fuller) pentru a se potrivi cu modele mai complexe cu comenzi necunoscute (testul augmentat Dickey-Fuller).
Similar testului Dickey-Fuller inițial, testul Dickey-Fuller augmentat este unul care testează o rădăcină unitară într-un eșantion de serii de timp. Testul este utilizat în cercetarea statistică și în econometrie sau în aplicarea matematicii, statisticilor și informaticii la datele economice.
Diferențiatorul principal dintre cele două teste este faptul că ADF este utilizat pentru un set mai mare și mai complicat de modele de serii de timp. Statistica Dickey-Fuller augmentată folosită la testul ADF este un număr negativ. Cu cât este mai negativă, cu atât este mai puternică respingerea ipotezei că există o rădăcină de unitate. Desigur, acest lucru este doar la un anumit nivel de încredere. Asta înseamnă că, dacă statistica testului ADF este pozitivă, se poate decide automat să nu respingă ipoteza nulă a unei rădăcini unitare. Într-un exemplu, cu trei întârzieri, o valoare de -3,17 a constituit respingerea la valoarea p de 0,10.
Până în 1988, statisticienii Peter C.B. Phillips și Pierre Perron și-au dezvoltat testul rădăcină unitară Phillips-Perron (PP). Deși testul rădăcină a unității PP este similar cu testul ADF, diferența principală este modul în care testele gestionează fiecare corelație serială. În cazul în care testul PP ignoră orice corelație serială, ADF utilizează o autoregresiune parametrică pentru a aproxima structura erorilor. Destul de ciudat, ambele teste se termină de obicei cu aceleași concluzii, în ciuda diferențelor lor.