【正文】 了在序列圖中見到的季節(jié)性峰值， 1階差分反映了數(shù)據中明顯的上升趨勢。它們都有顯著性意義（ ）。 返回 時間序列習題參考答案（ 16） 在數(shù)據編輯窗中顯示新變量 Predicted_mail_Model_1 and Predicted_phone_Model_2，包括其模型預測值。每個模型的結果用模型描述表中提供的模型標識符被標識。 返回 時間序列習題參考答案（ 1） 一、定義時間序列 （說明： 對 。 時間序列分析過程中有哪幾種常用的方法 ？ 對數(shù)據用時間序列模型進行擬合處理前 ， 應做哪些準備工作 ？ 在哪個過程中可進行缺失值的修補 ？ 修補缺失值的方法共有幾種 ？ 在哪個過程中可定義時間變量 ？ 時間序列分析是建立在序列的平穩(wěn)的條件上的 ， 怎樣判斷序列是否平穩(wěn) ？ 為什么要建一個時間序列的新變量？在 SPSS的哪個過程中來建時間序列的新變量？ 光盤中 （ 個文件）記錄了一個郵購公司在 1989年 1月至 1998年 12月間男、女服裝產品的銷售量情況以及一些可能影響服裝銷售的宣傳、服務方面的變量。考慮到銷售的季節(jié)性，高峰典型地發(fā)生在假期期間，你不必對數(shù)據中發(fā)現(xiàn)的年季節(jié)成分感到吃驚。盡管時間序列模型主動提供了許多不同的最佳擬合統(tǒng)計量，但我們只選擇了平穩(wěn)值。 返回 時間序列習題參考答案（ 17） 六、數(shù)據轉換 返回 時間序列習題參考答案（ 18） 返回 時間序列習題參考答案（ 19） 七、預測 1999年 3月的男裝銷售量 返回 時間序列習題參考答案（ 20） 返回 時間序列習題參考答案（ 21） ? 預測表包含因變量序列男子服裝銷售量的預測值，其中兩個預測因子為郵寄商品目錄的數(shù)量和用于訂購的開放式電話線數(shù)量。 返回 時間序列習題參考答案（ 14） ARIMA模型參數(shù)表顯示模型中所有參數(shù)的值，及由模型標識符標識的每個模型。 返回 時間序列習題參考答案（ 12） ? 該模型描述表包含每個估計模型名稱和模型類型。 定義時間變量可在 Data菜單的 Define dates過程里實現(xiàn) 。根據對數(shù)據建模前的預處