論文有關(guān)我國(guó)社會(huì)消費(fèi)品零售總額的調(diào)查分析(參考版)
2025-06-08 15:47本頁(yè)面
【正文】 參考文獻(xiàn)： 【 1】王振龍 .應(yīng)用時(shí)間序列分析【 M】 . 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社 .2021（ 05） 【 2】桂文林，韓兆洲 .基于季節(jié)調(diào)整模型的我國(guó)鐵路客運(yùn)量波動(dòng)分析【 J】 .鐵路運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì) .2021（ 02） 【 3】桂文林，韓兆洲 .季節(jié)調(diào)整本底線與 SARS 對(duì)我國(guó)鐵路客運(yùn)量的影響【 J】 .鐵道學(xué)報(bào) .2021(09) 。經(jīng)模擬參數(shù)估計(jì)與診斷檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，可利用其對(duì)未來(lái)社會(huì)消費(fèi)品零售總額進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。 0 從上圖可知， 2021到 2021年與預(yù)測(cè)值比較吻合，預(yù)測(cè)值均在置信系數(shù)為 95%的置信區(qū)間內(nèi)，因此模型擬合效果好，預(yù)測(cè)的精度高。 title5 39。 symbol2 c=black i=join v=plus r=1。d 。d by year href=39。d to 39。 plot s*t=1 forecast*t=2 l95*t=3 u95*t=3/overlay haxis=39。01jan195239。 proc gplot data=jr10。 proc print data=jr10。 u95=exp(u95)。 forecast=exp(forecast + std*std/2)。 data jr10 set f。 qqplot RESIDUAL/normal 。 var RES
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