xxxx數(shù)據(jù)分析方法12-時間序列分析1-展示頁
2025-01-28 08:30本頁面
【正文】 圖形化觀察和檢驗(yàn)應(yīng)把握以下幾點(diǎn) : ?時間序列的正態(tài)性 ， 考察數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布； ?時間序列的平穩(wěn)性 ， 是要了解時間序列數(shù)據(jù)適合于什么樣的模型 ， 能否直接用來建立模型等； ?時間序列的周期性 ， 是指隨著時間的推移序列呈現(xiàn)出有規(guī)律的周期性波動； ?時間序列的其他特性 ， 如異常值 、 簇集性等 。 20 時間序列的圖形化觀察及檢驗(yàn) ? 圖形化觀察及檢驗(yàn)?zāi)康? ? 圖形化觀察工具 ? 時間序列的檢驗(yàn)方法 ? 圖形化觀察和檢驗(yàn)的基本操作 ? 圖形化觀察的應(yīng)用舉例 21 ?回憶一下回歸分析的圖形觀察與 檢驗(yàn) ?做散點(diǎn)圖看大致趨勢 ?檢驗(yàn)基本假設(shè)是否滿足 ?非線性的轉(zhuǎn)化 為線性的處理 22 圖形化及檢驗(yàn)?zāi)康? ? 時間序列分析的第一步 是對其發(fā)展變化的特征有一個初步的總體把握 。 同時 ,在輸出窗口中將輸出一個簡要的日志 ，說明時間標(biāo)志變量及其格式和包含的周期等 。 ? 至此 ， 完成了 SPSS的時間定義操作 。 18 ? SPSS的時間定義功能 用來將數(shù)據(jù)編輯窗口中的一個或多個變量指定為時間序列變量 ， 并給它們賦予相應(yīng)的時間標(biāo)志 ， 具體操作步驟是： 1) 選擇菜單 : Data?Define Dates，出現(xiàn)窗口 ： 19 2) 個案為 (Cases Are)框提供了多種時間形式 ,可根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況選擇與其匹配的時間格式和參數(shù) 。 其中數(shù)據(jù)文件的建立與一般 SPSS數(shù)據(jù)文件的建立方法相同， 每一個變量將對應(yīng)一個時間序列數(shù)據(jù) ， 且不必建立標(biāo)志時間的變量 。 ?另外 ， 也可利用 分析 ?預(yù)測 ?頻譜分析 模塊進(jìn)行簡單的譜分析 。 15 時間序列分析的特點(diǎn) ? SPSS的時間序列分析是分散在 Data、Transform、 Analyze、 Graph四個功能菜單當(dāng)中 。 ?自回歸移動平均 (ARMA)模型 常用于對隨機(jī)性波動較頻繁序列的短期預(yù)測 ,對于非平穩(wěn)的序列可用 ARIMA模型 。 14 ? 時間序列分析方法可分為時域分析和頻域分析兩類 ， 具體有 : ?簡單回歸分析法 適合序列間結(jié)構(gòu)分析和比較的預(yù)測 。 ? 指標(biāo)集 T中的每個元素表示的是一段時間 ,這種數(shù)據(jù)被稱為 時期數(shù)據(jù) ； ? 指標(biāo)集 T中的每個元素表示的是一個時間點(diǎn) ,這種數(shù)據(jù)被稱為 時點(diǎn)數(shù)據(jù) 。 因此 ， 白噪聲序列對模型檢驗(yàn)也是很有用處的 。 該特性通常被稱為 “ 無記憶性 ” ,意味著無法根據(jù)其過去的特點(diǎn)推測其未來的走向 ， 其變化沒有規(guī)律可循 。 ?10 :若隨機(jī)序列 {yt}由互不相關(guān)的隨機(jī)變量構(gòu)成 ， 即對所有 s≠t， Cov(ys, yt)=0， 則稱其為白噪聲序列 。 9 ?? 寬平穩(wěn) ： 寬平穩(wěn)是指隨機(jī)過程的均值函數(shù) 、方差函數(shù)均為常數(shù) ， 自協(xié)方差函數(shù)僅是時間間隔的函數(shù) 。具有時間上的平穩(wěn)不變性。從理論上，有兩種意義的平穩(wěn)性，一個是嚴(yán)平穩(wěn)或完全平穩(wěn)，一個是寬平穩(wěn)或廣義平穩(wěn)。實(shí)踐當(dāng)中是非常困難甚至是不可能的。 ?嚴(yán)平穩(wěn) ： 如果對 t1， t2， … ， tn， h∈ T和任意整數(shù) n，都使（ yt1， yt2… ， ytn）與（ yt1+h， yt2+h， … ， ytn+h）同分布，則概率空間（ W,F,P）上隨機(jī)過程｛ y(t)， t∈ T｝稱為平穩(wěn)過程 。 7 ?直觀上，一個平穩(wěn)的時間序列可以看作是一條圍繞其均值上下波動的曲線。 △ t 采樣間隔△ t可理解為時間序列中相鄰兩個數(shù)的時間間隔。 時間序列分析就是包含了針對這種獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)特點(diǎn)而形成和發(fā)展起來的一系列統(tǒng)計(jì)分析方法的一個完整的體系 。 ? 時間序列與一般的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的不同之處在于：這是一些有嚴(yán)格先后順序的數(shù)據(jù) 。1 時間序列分析概述 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 時間序列的圖形化觀察及檢驗(yàn) 時間序列的預(yù)處理 (重點(diǎn) ) 簡單回歸分析法和趨勢外推法 (自學(xué) ) 指數(shù)平滑法 (重點(diǎn) ) ARIMA模型分析 季節(jié)調(diào)整法 (自學(xué) ) 時間序列分析 2 時間序列分析概述 ? 時間序列的相關(guān)概念 ? 時間序列分析的一般步驟 ? SPSS時間序列分析的特點(diǎn) 3 ? 時間序列分析是研究事件發(fā)展變化規(guī)律的一種量化分析方法 。 一般情況下 ， 那些依時間先后順序排列起來的一系列有相同內(nèi)涵的數(shù)據(jù)通信都可以稱為時間序列 。 大多數(shù)情況下它們往往存在某種前后相承的關(guān)系 ，而非互相獨(dú)立的 。 4 時間序列分析概述 ? ?? ?12, , , .,tty y yty t t Tty??????通常將時間序列描述成一個有序的數(shù)列其中下標(biāo) 表示時間對上述數(shù)列可以有以下幾種理解:第一, 可理解為一個有先后順序且時間間隔均勻的數(shù)列.第二, 可理解為隨機(jī)變量族或隨機(jī)過程 的一個實(shí)現(xiàn). 即在一個固定的時間點(diǎn) 上, 將現(xiàn)象 看做是一個具有多種可能事實(shí)的隨機(jī)變量.5 12, , ,tttyyy y y???每一個 只是隨機(jī)變量 由于種種原因而表現(xiàn)出來的一個結(jié)果,而在所有被關(guān)注時間點(diǎn)上 ,就是一系列隨機(jī)變量所表現(xiàn)出來的一個結(jié)果,通常稱做一個實(shí)現(xiàn)或一個現(xiàn)實(shí),也可以稱做一個軌道.使時間序列得以產(chǎn)生的隨機(jī)有什么樣的性質(zhì)?它們之間的關(guān)系如何?隨著時間的推移這些性質(zhì)和關(guān)系會有什么樣的變化?所有這些都是時間序列分析中必須關(guān)注的問題.6 ? 研究時間序列問題時常會涉及到以下概念： T 指標(biāo)集 T可理解為時間 t的取值范圍。 時間序列的平穩(wěn)性
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