時間序列實驗指導(dǎo)書正文(編輯修改稿)
2024-08-31 01:08 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 型，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測。二、實驗要求處理數(shù)據(jù)，掌握非平穩(wěn)時間序列的ARIMA建模方法，并根據(jù)具體的實驗題目要求完成實驗報告。三、實驗內(nèi)容實驗題目：某城市連續(xù)14年的月度嬰兒出生率數(shù)據(jù)如下表所示： （1）選擇適當(dāng)模型擬和該序列的發(fā)展（2）使用擬合模型預(yù)測下一年度該城市月度嬰兒出生率實驗步驟：第一步：編程建立SAS數(shù)據(jù)集；第二步：調(diào)用Gplot程序?qū)?shù)據(jù)繪制時序圖；第三步：從時序圖中利用平穩(wěn)時間序列的定義判斷是否平穩(wěn)？調(diào)用ARIMA程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)輸出的Identify語句中的樣本自相關(guān)圖，由平穩(wěn)時間序列的特性判斷是否平穩(wěn)；第四步：若不滿足平穩(wěn)性，則可利用差分運算是否能使序列平穩(wěn)？重復(fù)第三步步驟；第五步：根據(jù)輸出的Identify語句中的純隨機(jī)檢驗結(jié)果，利用LB統(tǒng)計量和白噪聲特性檢驗最后處理的時間序列是否為純隨機(jī)序列？第六步：在序列判斷為平穩(wěn)非白噪聲序列后，求出該觀察值序列的樣本自相關(guān)系數(shù)（ACF）和樣本偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）的值，選擇階數(shù)適當(dāng)?shù)腁RIMA（p,d,q）模型進(jìn)行擬合，并估計模型中未知參數(shù)的值。第七步：檢驗?zāi)Ｐ偷挠行浴Ｈ绻麛M合模型通不過檢驗，轉(zhuǎn)向步驟6，重新選擇模型再擬合。第八步：模型優(yōu)化。如果擬合模型通過檢驗，仍然轉(zhuǎn)向步驟6，充分考慮各種可能建立多個擬合模型，從所有通過檢驗的擬合模型中選擇最優(yōu)模型。第九步：利用最優(yōu)擬合模型，預(yù)測下一年度該城市月度嬰兒出生率。實驗五 AutoRegressive模型一、實驗?zāi)康耐ㄟ^本實驗，使學(xué)生能夠利用SAS統(tǒng)計軟件，對給出實際問題的非平穩(wěn)時間序列進(jìn)行分析，通過確定性因素分解方法提取序列中主要的確定性信息、對殘差序列擬合自回歸模型，建立AutoRegressive模型。 二、實驗要求處理數(shù)據(jù)，掌握非平穩(wěn)時間序列的AutoRegressive建模方法，并根據(jù)具體的實驗題目要求完成實驗報告。三、實驗內(nèi)容實驗題目：1952—1988年中國農(nóng)業(yè)實際國民收入指數(shù)數(shù)據(jù)如下表所示。 142 247 通過分析數(shù)據(jù)，選擇適當(dāng)Auto
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