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时间:2020-01-17
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1、第17章时间序列分析TimeSeries返回各种时间序列分析过程修补缺失值与创建时间序列序列图操作实例建立时间序列模型操作实例应用时间序列模型操作自相关操作实例季节分解法操作实例频谱分析法频谱分析操作实例互相关操作实例习题17及参考答案结束目录返回各种时间序列分析过程返回修补缺失值过程与对话框返回创建时间序列对话框运行函数Lag时的结果说明返回序列图SequenceCharts返回序列图过程主对话框返回时间轴参考线对话框返回定义时间轴的格式对话框返回序列图应用实例输出模型描述表样品处理摘要含有基准线的序列图返回建立时间序
2、列模型Createmodels返回时间序列建模提示框TimeSerisesModeler对话框Variables选项卡返回专家建模标准模型选项卡返回判断异常值选项卡指数平滑标准模型选项卡返回ARIMACriteriaModel选项卡返回侦查异常值的选项卡返回自变量转换选项卡返回时间序列模型Statistics选项卡返回TimeSerisesModlerPlots选项卡返回TimeSerisesModlerOutputFilter对话框返回TimeSerisesModlerSave选项卡返回时间序列模型Option选项卡返
3、回时间序列分析实例输出模型描述均数绝对百分比误差频数图最大绝对百分比误差频数图返回时间序列分析实例输出(1)模型拟合返回时间序列分析实例输出(2)模型统计数据返回时间序列分析实例输出(3)预测部分结果数据编辑器中的新变量返回应用时间序列模型(Applymodels)返回ApplytimeSeriesmodels对话框返回自相关(Autocorrelations)返回Autocorrelations对话框返回Options选项卡返回自相关分析实例输出模型描述样品处理摘要自相关表返回自相关分析实例输出(1)自相关图偏自相关表
4、偏自相关图返回季节分解法SeasonalDeccomposition返回季节分解主对话框返回季节分解法分析实例输出模型描述季节因素数据文件中增加的4个新变量返回频谱分析SpectralAnalyze返回谱图选择对话框返回频谱分析实例输出模型描述周期图密度图返回互相关Cross-Autocorrelation返回Cross-Autocorrelation对话框返回Options对话框返回互相关实例输出模型描述样品处理摘要返回互相关实例输出(1)互相关系数表男女服装销售量的互相关图返回17习题1、时间序列的基本概念。时间序列
5、分析过程中有哪几种常用的方法?2、 对数据用时间序列模型进行拟合处理前,应做哪些准备工作?3、 在哪个过程中可进行缺失值的修补?修补缺失值的方法共有几种?4、 在哪个过程中可定义时间变量?5、 时间序列分析是建立在序列的平稳的条件上的,怎样判断序列是否平稳?6、为什么要建一个时间序列的新变量?在SPSS的哪个过程中来建时间序列的新变量?7、光盘中Data17-07.sav(Data17-07a.sav是Data17-07.sav使用中文标签名的同一个文件)记录了一个邮购公司在1989年1月至1998年12月间男、女服装产
6、品的销售量情况以及一些可能影响服装销售的宣传、服务方面的变量。试用学过的时间序列方法对其进行分析,并预测1999年4月的男装的销售量。返回时间序列习题参考答案1、时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是:指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。2、先对数据进行必要的预处理和观察,直到它变成稳态后再用这些过程对其进行分析。根据对数据建模前的预处理工作的先后顺序,将它分为三个步骤:首先,对有缺失值的数据进行修补,其次将数据资料定义为相应的时间序列,最后对时间序列数据的平稳性进行计算观
7、察。3、修补缺失值可在Transform菜单的ReplaceMissingValues过程中进行。修补缺失值的方法共有五种,它们分别是:⑴、Seriesmean;⑵、Meanofnearbypoints;⑶、Medianofnearbypoints;⑷、Linearinterpolation;⑸、Lineartrendatpoint。4、定义时间变量可在Data菜单的Definedates过程里实现。5、判断序列是否平稳可以看它的均数和方差是否不再随时间的变化而变化、自相关系数是否只与时间间隔有关而与所处的时间无关。6、
8、在时间序列分析中,为检验时间序列的平稳性,经常要用一阶差分、二阶差分,有时为选择一个合适的时间序列的模型还要对原时间序列数据进行对数转换或平方根转换等。这就需要在已经建立的时间序列的数据库中,再建一个新的时间序列的变量。在SPSS的CreateTimeSeries中可根据现有的数字型时间序列变量的函数建立一个新的变量
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