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1、时间序列：练习一、时间序列图时间序列图（TimeSeriesPlot）長一种以观测值为Y轴，时间数据为X轴的图形，对时间序列可绘制简单时间序列图（SimpleTimeSeriesPlot）,分组时间序列图（SimpleTimeSeriesPlotwithGroups）,多重时间序列图（MultipleTimeSeriesplot）和分组多重时间序列图（MultiplewithGroupsTimeSeriesPlot）等4个类型的时间序列图。试对1975-1985年肺癌死亡率（1/10万）绘制时间序列图。1.调入文件“时间序列1”。2.选择"
2、StatfTimeSeries—TimeSeriesPlot”。3.选择“simple”,单击OK。4.Series：选择"死亡率”。5.单击"Time/Scale”，选择“CalenderfYear"；Onesetforallvariables；All：输入1975,单击OK。6.单击OK,观察结果。结果为死亡率随时间的增长曲线。/Simple（简单时I'可序列图）、丁WithGroups（分组时间序列图）、/Multiple（多重时间序列图）/MultiplewithGroups（分组多重时间序列图），本例选择Simple（简单时间序列
3、图）。/Series,简单时间序列变量。/TimeScale,时间序列尺度（确定时间刻度）：/Index,标记。/Calendar有多种选择。/Clock,时钟。/Stamp,图痕。/StartValues,起始值，可以选择Onesetforallvariables（所有变量用一组起始值）或Onesetforeachvariable（每一个变量用一组起始值）。/Increment,增值，本例未选。二、线性模型拟合趋势分析试对1975-1985年肺癌死亡率（1/10万）建立线性趋势模型，并对1986、1987进行预报。1.调入文件“时间序列1
4、”。2.选择"Sta/tfTimeSeries-^TrendAnalysis”。3.Variable：死亡率；ModelType:Linear,Numberofforecasts：2o4.单击"Time”，选择"CalenderfYear”；Startvalue：1975,单击OK。5.单击“Options”，Title：输入”线性模型拟合分析“，单击OKo6.单击“Storage”，选择所有项，单击0K。7.单击"Graphs”，选择“Displayplot”“Fourinone”，单击OK。8.单击“Results”,arytablea
5、ndresultstable单击OK。9.单击OK,观察结果。10.结果分析:拟合方程为:Yt=81.25+3.145*t；1986,1987预报值为：119和122.二、线性模型拟合趋势分析试对1975-1985年肺癌死亡率（1/10万）建立线性趋势模型，并对1986、1987进行预报。1.调入文件“时间序列1”。2.选择"Sta/tfTimeSeries-^TrendAnalysis”。3.Variable：死亡率；ModelType:Linear,Numberofforecasts：2o4.单击"Time”，选择"CalenderfY
6、ear”；Startvalue：1975,单击OK。5.单击“Options”，Title：输入”线性模型拟合分析“，单击OKo6.单击“Storage”，选择所有项，单击0K。7.单击"Graphs”，选择“Displayplot”“Fourinone”，单击OK。8.单击“Results”,arytableandresultstable单击OK。9.单击OK,观察结果。10.结果分析:拟合方程为:Yt=81.25+3.145*t；1986,1987预报值为：119和122.三.二次非线性模型拟合趋势分析试对1975-1985年肺癌死亡率
7、（1/10万）建立二次非线性模型趋势模型，并对1986、1987进行预报。1.调入文件“时间序列1”。2.选择"StatfTimeSeries-^TrendAnalysis”。3・Variable：死亡率；ModelType:Quadratic,Numberofforecasts：2o4.单击"Time”，选择"CalendaxfYear”；Startvalue：1975,单击OK。5.单击“Options”，Title：输入“二次非线性模型拟合分析”，单击0K。6.单击“Storage",选择所有项，单击0K。7.单击"Graphs”，选
8、择“Displayplot”“Fourinone”，单击OK。8.单击“Results”,arytableandresultstable单击OK。9.单击OK,观察结果。10.结
