SPSS时间序列分析-spss操作步骤

互相关系数表
男女服装销售量的互相关图
返回
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46
17 习题
1、 时间序列的基本概念。 时间序列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
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3
修补缺失值过程与对话框
返回
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4
创建时间序列对话框
运行函数Lag时的结果说明
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返回 5
序列图
Sequence Charts
返回
a
6
序列图过程 主对话框
返回
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7
时间轴参考线对话框
返回
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8
定义时间轴的格式对话框
返回
a
9
序列图应用实例输出
模型描述表
样品处理摘要
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含有基准线的序列图
返回 10
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返回 28
应用时间序列模型
（Apply models ）
返回
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29
Apply time Series models对话框
返回
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30
自相关
（Autocorrelations ）
返回
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31
Autocorrelations对话框
返回
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32
Options选项卡
返回
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33
自相关分析实例输出
模型描述
第17章 时间序列分析
Time Series
返回
a
1
目录
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
返回
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2
各种时间序列分析过程
返回
返回
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47
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 稳性进行计算观察。
返回
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39
谱图选择对话框
返回
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40
频谱分析实例输出
模型描述
周期图
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密度图
返回 41
互相关
Cross -Autocorrelation
返回
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42
Cross-Autocorrelation对话框
返回
a
43
Options对话框
返回
a
44
互相关实例输出
模型描述
样品处理摘要
返回
a
45
互相关实例输出（1）
是否只与时间间隔有关而与所处的时间无关。 6、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Create Time Series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。
序列图显示了许多峰值，其中许多峰值是等间隔 出现的，有很清楚的上升趋势。等间隔的峰值暗 示存在时间序列的周期成分。考虑到销售的季节 性，高峰典型地发生在假期期间，你不必对数据 中发现的年季节成分感到吃惊。
返回
a
17
侦查异常值的选项卡
返回
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18
自变量转换选项卡
返回
a
19
时间序列模型Statistics选项卡
返回
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20
Time Serises Modler Plots选项卡
返回
a
21
Time Serises Modler Output Filter对话框
返回
a
22
Time Serises Modler Save选项卡
返回
a
48
时间序列习题参考答案（1）
7、一、定义时间序列
（说明：1、对data17-07a.sav和data17-07.sav都要做这个工作。2、在第四步起data1707.sav）
返回
a
49
时间序列习题参考答案（2）
二、序列图分析
返回
a
50
时间序列习题参考答案（3）
返回
a
51
时间序列习题参考答案（4）
3、 修补缺失值可在Transform菜单的Replace Missing Values过程中进行。修补缺失值 的方法共有五种，它们分别是：
⑴、Series mean； ⑵、Mean of nearby points； ⑶、Median of nearby points； ⑷、Linear interpolation； ⑸、Linear trend at point。 4、 定义时间变量可在Data菜单的Define dates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
返回
a
23
时间序列模型 Option选项卡
返回
a
24
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
a
最大绝对百分比误差频数图
返回
25
时间序列分析实例输出(1)
模型拟合
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返回 26
时间序列分析实例输出(2)
模型统计数据
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返回 27
Baidu Nhomakorabea
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
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。
样品处理摘要
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自相关表
返回 34
自相关分析实例输出（1）
自相关图
偏自相关表
a
偏自相关图
返回 35
季节分解法
Seasonal Deccomposition
返回
a
36
季节分解主对话框
返回
a
37
季节分解法分析实例输出
模型描述
季节因素
a
数据文件中增加的4个新变量
返回 38
频谱分析 Spectral Analyze
建立时间序列模型
Create models
返回
a
11
时间序列建模提示框
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12
Time Serises Modeler 对话框Variables选项卡
返回
a
13
专家建模标准模型选项卡
返回
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14
判断异常值选项卡
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15
指数平滑标准模型选项卡
返回
a
16
ARIMA Criteria Model选项卡