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1、应用时间序列分析实验报告实验名称第五章非平稳序列的随机分析专业班级姓名学号一、上机练习程序及其结果分析:dataex3_l;inputx@@;time=_n_;cards;0.30■0.450・360.000.170.452.154.423.482.991.742.400.110.960.21-0.10-1.27-1.45-1.19-1.47-1.34-1.02-0.270.14-0.070.10-0.15-0.36-0.50-1.93-1.49-2.35-2.18-0.39-0.52・2.24-3.46・3.97-4.60・3.09-2.19-1.210
2、.780.882.071.441.500.29-0.36-0.97-0.30-0.280.800.911.951.771.800.56-0.110.10-0.56-1.34-2.470.07・0.69-1.960.041.590.200.391.06-0.39-0.162.071.351.461.500.94-0.08-0.66-0.21-0.77-0.520.05procgplotdata=ex3_l;plotx*time=l;symbolic二red1=joinv=star;run;13回冈GRAPH1WORK.GSEG.GPLOT结果分析:上图是数据
3、对应的时序图,从图上曲线分析來看,数据并没冇周期性或者趋向性规律,因而可以初步判断这是平稳数列。procarimadata=ex3_l;identifyVar=xnlag=8;run;甌输出-(无标题)SAS系统匚I回区Ia2000年03月10曰星期五上午•()跖21分17砂7TheARIMAProcedureNarweofVariable=xMeanofWorkingSeries-0.06585StandardDeviation1.561613NumberofObservations84Autocorrel&tions012.4386361.961094
4、1.000000.80418•21.4991530.61475•31.0656070.4369740.5755350.2360150.0923130.037856■0.033950■•013927-0.065048・.026678-0.162544-.06665・*CovarianeeCorrelation-198765432101234567891markstwostandarderrorsStdError00.1091090.1652340.1905270.2021080.2053600.2054430.2054550.205496InverseAut
5、ocorrelationsCorrelation2345678-0.43319•-0.07997■-0.02386■-0.10856:榊•0.27730-0.03735*密•-0.14756•拿水岀•0.07102*・-198765432101234567891PartialAutocorrelationsCorrelation■198765432101234567891睡出-(无标题)匚回区IALagCorrelationInverseAutocorrelations1・0.43319•2-0.07997•♦*•3-0.02386•4-0.10956•5
6、0.27730榊*榊*6-0.03735"*•7・0.14756•屮•80.07102*・-198765432101234567891PartialAutocorrelations10.80418•2-0.09043•»*•3-0.08385•»*•4-0.18978•5・0.15510・氷榊■60.25234•70.05160•*•8・0.13930・屮•Correlation-198765432101234567891AutocorrelationCheckforthiteNoiseToLasChi-SquarePr>DFChlSqnULocorrei
7、ions8111.796<.00010.8040.6150.4370.2360.038-0.014结果分析:本过程中,我们建立了8阶自回归分析模型,图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样木逆相关图和样木偏自相关图。由于木次实验探究的是平稳序列,因而样木逆相关图先不作分析。从自相关图來看,自相关系数追于0的速度是比较快的,再结合时序图來看,可以确定这组数列是属于平稳数列。从最后的纯随机检验结果分析来看,P<0.0001,因而这是非白噪声序列。综上所述,该数列是平稳非白噪声序列,因为我们可以建立ARMA模型,対数据进行拟合。首先观察白相关图和偏白相关图
8、,从这两图來看,白相关图是4阶截尾的,而篇相关系数是拖尾的。因而我
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