【正文】 的方法，用樣本的自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（ PACF）的截尾性來初步識(shí)別 ARMA模型的階數(shù)。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 45 指數(shù)平滑法 ?模型統(tǒng)計(jì)量表 從中可以看出模型的決定系數(shù)為 ，說明擬合模型可以解釋原序列%的信息量，正態(tài)化的 BIC值也比較小，說明模型的擬合效果是很好的，另外還給出了擬合統(tǒng)計(jì)量及 LjungBox統(tǒng)計(jì)情況。 第 2步 分析： 看用指數(shù)平滑法處理是否恰當(dāng)。 按“數(shù)據(jù) → 定義日期”順序打開“定義日期”對(duì)話框 定義日期變量示例 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 35 時(shí)間序列的建立和平穩(wěn)化 創(chuàng)建時(shí)間序列 時(shí)間序列分析建立在序列平穩(wěn)的條件上，判斷序列是否平穩(wěn)可以看它的均數(shù)方差是否不再隨時(shí)間的變化而變化，自相關(guān)系數(shù)是否只與時(shí)間間隔有關(guān)而與所處時(shí)間無關(guān)。 a. 旋轉(zhuǎn)在 5 次迭代后收斂。 第 4步主要結(jié)果及分析： ?特征值與方差貢獻(xiàn)表 可以看出前 3個(gè)特征值大于 1，同時(shí)這 3個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率占了 %，說明提取這 3個(gè)公共因子可以解釋原變量的絕大部分信息。故需進(jìn)一步利用因子分析的結(jié)果進(jìn)行主成分分析。本例之所以設(shè)置為 3，是因?yàn)橥ㄟ^預(yù)先分析，發(fā)現(xiàn)前 3個(gè)主成分可以解釋總體信息的 %。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 12 主成分分析 SPSS實(shí)例分析 【 例 101】 為了從總體上反映世界經(jīng)濟(jì)全球化的狀況，現(xiàn)選擇了具有代表性的 16個(gè)國家的數(shù)據(jù)，這些國家參與經(jīng)濟(jì)全球化的程度指標(biāo)值如下表所示。 （ 3）因子分析提取的公因子比主成分分析提取的主成分更具有解釋性。 因子分析 是一種通過顯在變量測評(píng)潛在變量 ， 通過具體指標(biāo)測評(píng)抽象因子的分析方法 ， 最早是由心理學(xué)家 Chales Spearman在 1904年提出的 ， 它的基本思想是將實(shí)測的多個(gè)指標(biāo) ， 用少數(shù)幾個(gè)潛在指標(biāo) （ 因子 ） 的線性組合表示 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 4 （ 2）主要用途 ?解決共線性問題； ?評(píng)估問卷的結(jié)構(gòu)效度； ?尋找變量之間的潛在結(jié)構(gòu)； ?內(nèi)在結(jié)構(gòu)證實(shí) 。 （ 4）兩者分析的實(shí)質(zhì)和重點(diǎn)不同。試分析一個(gè)國家參與經(jīng)濟(jì)全球化的程度主要受哪些因素的影響。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 16 主成分分析 第四步 因子分析的結(jié)果： ?特征值和方差貢獻(xiàn)表 成分 初始特征值 提取平方和載入 合計(jì) 方差的 % 累積 % 合計(jì) 方差的 % 累積 % 1 2 3 4 .876 5 .599 6 .326 7 .119 .796 8 .041 .272 9 .018 .121 10 .010 .063 11 .004 .027 12 .001 .009 13 .000 .002 14 .000 .001 15 提取方法：主成分分析。 12( , , , )i i i p ie e e e? ?/ij ij iea ??SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 19 主成分分析 第五步 利用因子分析的結(jié)果進(jìn)行主成分分析。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 27 因子分析 ?旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣 表的底部表明使用的是主成分分析法， 3個(gè)主成分被抽取出來。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 29 因子分析 ?因子轉(zhuǎn)換矩陣表 表明因子提取的方法是主成分分析，旋轉(zhuǎn)的方法是方差極大法。在時(shí)間序列分析中，為檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性，經(jīng)常要用一階差分、二階差分，有時(shí)為選擇一個(gè)合適的時(shí)間序列模型還要對(duì)原時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換或平方轉(zhuǎn)換等。按 創(chuàng)建年末人口數(shù)的時(shí)序圖，如下圖所示。此外，所有數(shù)據(jù)中沒有離群值（孤立點(diǎn)）。 具體如下表所示。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 55 ARIMA模型 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 （ 3） ARIMA建模步驟 ARIMA建模實(shí)際上包括 3個(gè)階段，即模型識(shí)別階段、參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)階段、預(yù)測應(yīng)用階段。 可以看出數(shù)據(jù)序列在 0上下振蕩，且無規(guī)律，可能是平穩(wěn)的時(shí)間序列。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 59 ARIMA模型 第 3步 模型擬合： ? 按“分析 → 預(yù)測 → 創(chuàng)建模型”順序打開“時(shí)間序列建模器”對(duì)話框，將“燃油量”選入“因變量”框。 ?“圖表”選項(xiàng)卡的設(shè)置：在其中將“序列”、“殘差自相關(guān)函數(shù)”、“殘差偏自相關(guān)函數(shù)”、“觀測值”和“預(yù)測值”這些選項(xiàng)選上。） 第 1步 數(shù)據(jù)組織： 如例 111，進(jìn)行數(shù)據(jù)組織，并定義“年份、月份”格式的日期變量。同理， 8月份的銷售情況最好。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 68 時(shí)序序列的季節(jié)性分解 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?季節(jié)分解后的時(shí)序圖：用數(shù)據(jù)文件中新增加的 4個(gè)數(shù)據(jù)序列作時(shí)序圖，如下圖所示。 從該時(shí)序圖可以看出，銷售額總的趨勢是增長的，但增長并不是單調(diào)上升的，而是有漲有落。 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?模型的統(tǒng)計(jì)量表 模型 預(yù)測變量數(shù) 模型擬合統(tǒng)計(jì)量 LjungBox Q(18) 離群值數(shù) R方 正態(tài)化的 BIC 統(tǒng)計(jì)量 DF Sig. 燃油量 模型 _1 0 .139 17 .618 0 列出了模型擬合的一些統(tǒng)計(jì)量，包括決定系數(shù)（ R方）、標(biāo)準(zhǔn)化 BIC值、 LjungBox統(tǒng)計(jì)量值，從結(jié)果看，擬合效果不太理想，決定系數(shù)的值偏小，而且從 Sig.，LjungBox統(tǒng)計(jì)量的觀測值也不顯著。 ?“條件”對(duì)話框設(shè)置。 按“分析 → 預(yù)測 → 自相關(guān)”順序打開“自相關(guān)”對(duì)話框，并在“輸出”選項(xiàng)組中將“自相關(guān)”和“偏自相關(guān)”同時(shí)選上，輸出結(jié)果如下面兩圖所示。 ARIMA模型的識(shí)別就是判斷 p， d， q， sp， sd， sq的階，主要依靠自相關(guān)函數(shù)（ ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（ PACF）圖來初步判斷和估計(jì)。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 53 ARIMA模型 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 （ 2）統(tǒng)計(jì)原理 ?非平穩(wěn)時(shí)間序列 —— ARIMA過程 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 54 ARIMA模型 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 （ 2）統(tǒng)計(jì)原理 ?季節(jié) ARIMA模型 時(shí)間序列常呈周期性變化，或稱為季節(jié)性趨勢。 模型 2020 2020 2020 2020 2020 年末人口數(shù) 模型 _1 預(yù)測 UCL LCL 對(duì)于每個(gè)模型，預(yù)測都在請求的預(yù)測時(shí)間段范圍內(nèi)的最后一個(gè)非缺失值之后開始，在所有預(yù)測值的非缺失值都可用的最后一個(gè)時(shí)間段或請求預(yù)測時(shí)間段的結(jié)束日期（以較早者為準(zhǔn)）結(jié)束。所以選用指數(shù)平滑法進(jìn)行處理。 按“轉(zhuǎn)換 → 創(chuàng)建時(shí)間序列”順序打開“創(chuàng)建時(shí)間序列”對(duì)話框 創(chuàng)建時(shí)間序列示例 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 36 時(shí)間序列的建立和平穩(wěn)化 創(chuàng)建時(shí)間序列 時(shí)序圖舉例，按“分析 → 預(yù)測 → 序列圖”順序打開“序列圖”對(duì)話框 時(shí)序圖示例 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 37 主要內(nèi)容 時(shí)間序列的建立和平