如何用spss每15分钟进行spss时间序列分析案例

SPSSspss时间序列分析案例案例资料

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统计软件创建时间数列熟练掌握长期趋势线性模型拟合和

统计软件创建时间序列的创建

统计软件处理长期趋势线性模型的拟合(最小二乘法、指数

掌握测定季节变动规律的

统计软件创建彩电出口数量的时间序列

用最小二乘法测定长期趋势,

测定彩电出口数量的季节变动规律

为了研究某国彩电出口的情況,

年的我国彩电出口的月度数据(单位:万台)

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ARIMA模型的功能与意义

ARIMA模型是spss时间序列分析案例中最常用的模型之一它提供了一套有效嘚预测技术,在时间序列预测中具有广泛的应用


AR自回归部分的三项显著性水平分别为0.549,.0,00和0.033而MA移动平均部分的两项显著性水平0.607和0.160.因此ARIMA(3,1,2)比较合适。

(4)模型预测与拟合图

拟合值波动性非常接近实际观察值波动性

季节分解模型的功能与意义

季节变动趋势是时间序列的四种主要变动趋势之一所谓季节性变动是指由于季节因素导致的时间序列的有规律的变动。季节分解的主要方法包括按月(季)平均法和移動平均趋势剔除法


分析-预测-季节性分解

(3)数据文件的变量视图

ERR_1、SAS_1、SAF_1、STC_1分别表示随机波动系列、去除季节性因素后的序列、季节性因素序列、序列趋势和循环成分。


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