用spss进行时间序列模型分析

杨亮讲英文 2024-05-26 10:52:11
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1时间序列分析的简要介绍2首先进行数据预处理,对于缺失值不可直接删除,要做进一步的补充,【转换】--【替换缺失值】,可以有多种选择来替换缺失值。给每条案例建立时间,【数据】--【定义日期】3引入案例!4做图形观察,【分析】--【预测】--【序列图】5然后再创建时间序列!前后相邻两个数值之差6如果上升速度一致的话,那么nrc-1的数值图应该是较平的!对nrc-1作图分析,结果可以看出:虽然没有上升和下跌的趋势了,还是具有周期性,接着进行季节差分!观察季节性差分的分布状况7可以做图分析!8这个方法与刚才的两步操作结果完全一致9时间序列模型简介!接着进行自相关分析,【分析】--【预测】--【自相关】。h0:不相关p值均小于0.05说明这个序列不是白噪声这些数据间是有关联性的是有自相关的10把这个结果绘制成图形直条高低代表自相关系数的大小,横轴1-16代表自相关的阶数上下线之间的为不具有统计学意义的11去除自相关系数的关联性传递性之后,用偏自相关系数考察剩余的相关性是否还存在12时间序列趋势的图形化观察13ar自回归模型14【分析】--【预测】--【创建模型】并进行相关参数的设置15得到结果:平稳的r方:决定系数,现有模型所能够解释的原变量的多少变异(较客观)。r方:原数据去掉季节趋势,波动趋势,周期趋势之后的变异解释度(偏高)。rmse:残差均方。mape:平均相对误差。maxape:最大的相对百分比误差。mae:平均实测误差。maxae:最大的绝对误差h0未被拒绝。h0:当前的模型剩下来的这一块是否被看成是白噪声序列。16模型已经建立出来未被使用,接下来进行预测!17观察原始序列和预测值的状况18预测未来end 20210311
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