時間序列分析第二章時間序列的預(yù)處理-資料下載頁
2025-06-26 18:36本頁面
【正文】 ，所以該序列不能拒絕純隨機(jī)的原假設(shè)。因而可以認(rèn)為費城月度降雨量的變動屬于純隨機(jī)波動。5. 表29數(shù)據(jù)是某公司在20002003年期間每月的銷售量。（1） 繪制該序列時序圖及樣本自相關(guān)圖。實驗程序：data example2_3。input number@@。time=intnx(39。month39。,39。1jan200039。d,_n_1)。format time yymmdd10.。cards。153 187 234 212 300 221 201 175 123 104 85 78134 175 243 227 298 256 237 165 124 106 87 74145 203 189 214 295 220 231 174 119 85 67 75117 178 149 178 248 202 162 135 120 96 90 63。proc gplot data=example2_3。plot number*time=1。symbol1 c=black v=star i=join。proc arima data=example2_3。identify var=number。run。時序圖自相關(guān)圖：（2）判斷該序列的平穩(wěn)性 答： 從（1）的時序圖可以看出，該序列在一個常值附近上下波動，但據(jù)周期性，因此判定該序列為不平穩(wěn)序列。（3） 判斷該序列的純隨機(jī)性。 本例檢驗輸出結(jié)果如下： 檢驗結(jié)果顯示，在各階延遲下LB檢驗統(tǒng)計量的P值非常?。ǎ晕覀兛梢砸院艽蟮陌盐眨ㄖ眯潘?）斷定該序列屬于非白噪聲序列。因而認(rèn)為該公司在20002003年期間每月的銷售量的變動不屬于隨機(jī)波動。11
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