spss時間序列分析ppt課件(更新版)
【正文】 有五種 ， 它們分別是： ⑴ 、 Series mean； ⑵ 、 Mean of nearby points； ⑶ 、 Median of nearby points； ⑷ 、 Linear interpolation； ⑸ 、 Linear trend at point。等間隔的峰值暗示存在時間序列的周期成分。 返回 時間序列習題參考答案（ 8） 四、建立時間序列模型 返回 時間序列習題參考答案（ 9） 返回 時間序列習題參考答案（ 10） 返回 時間序列習題參考答案（ 11） 預測值與觀察值很好地擬合在一起，表明模型有令人滿意的預測能力。所以專家建模已經(jīng)識別出兩個可以用來預測的自變量。這些點中的每一個都已適當?shù)乇荒M處理，所以不需要你從序列中移走它們。下面用這些值做相應變換后來預測 1999年 3月的男裝銷售量。該表還包含置信區(qū)間的上(UCL)、下限 (LCL)。它列出了模型中所有的變量，包括因變量和由專家建模確定有顯著性的自變量。該統(tǒng)計量提供了由模型解釋的序列中總變異的百分比的估計，當有趨勢或季節(jié)性模式時平穩(wěn)是最適宜的，就像本例的情況一樣。在本例中，因變量是男子服裝銷售量，系統(tǒng)分配的名稱是 Model_1。 ?也有峰值似乎沒有成為季節(jié)性模式的一部分，這表示鄰近的數(shù)據(jù)點顯著偏離。 判斷序列是否平穩(wěn)可以看它的均數(shù)和方差是否不再隨時間的變化而變化 、 自相關(guān)系數(shù)是否只與時間間隔有關(guān)而與所處的時間無關(guān) 。試用學過的時間序列方法對其進行分析，并預測 1999年 4月的男裝的銷售量。 先對數(shù)據(jù)進行必要的預處理和觀察 ， 直到它變成穩(wěn)態(tài)后再用這些過程對其進行分析 。在 SPSS的 Create Time Series中可根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)字型時間序列變量的函數(shù)建立一個新的變量。由于原假設(shè)（假設(shè)基本過程是獨立的，也即假定時間序列所反映的隨機過程是白噪聲）成立的概率值都小于 ，所以全部自相關(guān)均有顯著性意義。 返回 時間序列習題參考答案（ 13） 模型統(tǒng)計表給出了匯總信息和對每個估計模型最佳擬合的統(tǒng)計量。顯著性值小于 。 返回 時間序列習題參考答案（ 15） 五、預測 1999年 3月的郵寄商品目錄的數(shù)量和用于訂購的開放式電話線
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