SPSS时间序列分析-spss操作步骤 PPT
spss时间序列分析教程
3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1.基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。
它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
(2)研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。
它不研究事物之间相互依存的因果关系。
(3)假设基础：惯性原则。
即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。
暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。
近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。
(4)研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。
时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。
尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和预测的频率。
2.变动特点(1)趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。
(2)周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
(3)随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。
(4)综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。
预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。
3.特征识别认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。
(1)随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。
(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。
)(2)平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。
样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。
其具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。
特征识别利用自相关函数ACF：ρk=γk/γ0其中γk是y t的k阶自协方差，且ρ0=1、-1<ρk<1。
第十一章SPSS的时间序列分析
3.1 AR（自回归）模型
一般地，如果和p个过去值有关则是p阶自回归模型， 记为AR（p），表达式为： xt 0 1 xt 1 2 xt 2 p xt p t
(B) xt t
或者
其中， (B) 1 1 B 2 B 2 p B p
1 - 12
第三节 时间序列的图形化观察
4、互相关图（CCF） 对两个互相对应的时间序列进行相关性分 析，检验一个序列与另一个序列的滞后 序列之间的相关性 Analyze>Forecasting>Cross Correlations 举例： GDP与通信业务收入，0阶滞后相关性最显 著
1 - 13
3.2 MA模型
（Moving Average Model）
3.3 ARMA模型
（Auto Regression Moving Average model）
3.4 ARIMA模型
（ Autoregressive Integrated Moving Average Model ）
1 - 22
3.1 AR（自回归）模型
1 - 15
第六节 ARIMA模型
ARIMA模型全称为自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克 思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的著名时间序列 预测方法，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。
第十一章 SPSS的时间序列分析
1-1
第一节 时间序列分析概述
一、相关概念 时间序列：有序的数列：y1,y2,y3,…yt 理解： 1、有先后顺序且时间间隔均匀的数列； 2、随机变量族或随机过程的一个“实现” ，即在每一个固定时间点t上，现象yt看 作是一个随机变量， y1,y2,y3,…yt是一系 列随机变量所表现的一个结果。
spss时间序列分析教程
3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1.基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。
它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
(2)研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。
它不研究事物之间相互依存的因果关系。
(3)假设基础：惯性原则。
即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。
暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。
近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。
(4)研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。
时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。
尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和预测的频率。
2.变动特点(1)趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。
(2)周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
(3)随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。
(4)综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。
预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。
3.特征识别认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。
(1)随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。
(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。
)(2)平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。
样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。
其具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。
特征识别利用自相关函数ACF：ρk=γk/γ0其中γk是y t的k阶自协方差，且ρ0=1、-1<ρk<1。
【IBM-SPSS课件】时间序列分析
▪ 圖23-10所示給出了模型擬合的八個擬合優度指 標，以及這些指標的均值、最小值、最大值及 百分位數。其中平穩的R方值為0.418。
▪ 圖23-11所示為模型的擬合統計量和Ljung-BoxQ 統計量。平穩的R方值為0.418 。Ljung-BoxQ統 計量值為 18.537，顯著水準為0.293。
▪ 例23.2：利用1992年初～2002年底共11年彩電 出口量（單位：“臺”）的月度數據，見例23.2
sav.
▪ 操作步驟如下：
▪ （1）單擊“數據”|“定義日期”命令，彈出圖 23-2所示的對話框，打開“定義日期”，在“ 個案為”選項中選擇“年份、月份”，然後在 “第一個個案為”中的“年”和“月份”輸入 數據開始的具體的年份1992和月份1，單擊“確 定”按鈕，完成時間變數的定義。
▪ 時間序列預處理的主要方法：
▪ 對缺失數據的處理和對數據的變換處理。主要包括 序列的平穩化處理和序列的平滑處理等。SPSS提 供了8種平穩處理的方法：差分、季節差分、中心 移動平均、先前移動平均、運行中位數、累計求和 、滯後、提前。
▪ 例23.1：描述了中國某城市女士服裝從1993年到 2002十年的出口總額及外匯儲備情況，資料庫見 例23.1.sav。研究如何創建時間序列數據。
▪ 1．操作步驟
▪ （1）單擊“數據”|“定義日期”命令，彈出圖 23-2所示的對話框，在“個案為”選項中選擇 “年份、月份”，然後在“第一個個案為”中 的“年”和“月份”輸入數據開始的具體的年 份1993和月份1，單擊“確定”，完成時間變數 的定義。
▪ （2）單擊“轉換”|“創建時間序列”命令，彈 出圖23-3所示的對話框，將sum變數選入“變數 -新名稱”列表中。在函數子菜單中選擇“季節 差分”選項。
spss课件23
图23-16所示为指数平滑模型的拟合图，指数平 滑模型的拟合图波动情况为出口量序列数据整 体上呈线性上升趋势，拟合值和观测值在整个 区间中几乎重合，因此可以说指数平滑模型对 出口量的拟合情况良好。通过拟合值和观测值 ，可得某城市的彩电出口量在前7年波动较为平 缓，后4年波动较为剧烈，且呈上升趋势。
以时间为自变量建模输出结果：模型拟合值为 ：模型拟合统计量，平稳R 方9.546E-17。模型 统计量：Ljung-Box Q(18)：27.292，P值 =0.074。
普通多重回归输出结果：图23-24所示为普通多 重回归的拟合图。
THE
END
1．操作步骤 （1）单击“数据”|“定义日期”命令，弹出图 23-2所示的对话框，在“个案为”选项中选择 “年份、月份”，然后在“第一个个案为”中 的“年”和“月份”输入数据开始的具体的年 份1993和月份1，单击“确定”，完成时间变量 的定义。
（2）单击“转换”|“创建时间序列”命令，弹 出图23-3所示的对话框，将sum变量选入“变量 -新名称”列表中。在函数子菜单中选择“季节 差分”选项。 （3）单击“确定”按钮运行，输出结果。
IBM-SPSS
第23章 时间序列分析
时间序列数据特点。
（1）趋势性：
（2）季节性： （3）周期性： 对时间序列数据分析最常用的方法有： 指数平滑法 自回归法 ARIMA法 季节分解法等。
时间序列是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时
间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在
2．实验结果及分析 图23-4所示给出了对“sum”序列进行平稳化处 理的结果，平稳化处理的新序列名称为 “sum_1”，该序列有12个缺失值，有效个案 为108个，平稳处理的方法是季节差分方法，函 数的名称为SDIFF(sum,1,12)。
45_SPSS的时间序列分析教材(PPT 45页)
时间序列检验的具体操作可参见参数检验和非参数检验相关章节。
3/8/2023
18
❖ 13.3.5时间序列图形化观察应用举例 1、利用模拟序列数据：
1 以趋势序列绘制序列图； 2 以各种序列绘制自相关函数图和偏自相关函数图图
。 2、利用海关总出口额数据，绘制出口总额和外汇储备的
的一阶逐期差分后的序列互相关图。
·互相关图
对两个互相对应的时间序列进行相关性分析的实用图形工具。 互相关图是依据互相关函数绘制出来的。是不同时间序列间 间不同时期滞后序列的相关性。
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12
❖ 13.3.3时间序列的检验方法
❖ 参数检验法
参数检验的基本思路是，将序列分成若干子序列，并 分别计算子序列的均值、方差、相关函数。根 据平稳性假设，当子序列中数据足够多时，各统计 量在不同序列之间不应有显著差异。如果差值大于检 检验值，则认为序列具有非平稳性。
Independencemodel表示假设序列是白噪声的过程； Bartlett’s approximation表示，根据Bartlett给出的估计自相
关系数和偏自相关系数方差的近似式计算方差。该方法适合
当序列是一个k-1阶的移动平均过程，且标准差随阶数的增大
而增大的情况。
5 选中Display autocorrelationatperiodiclags表示只显示时间间
函数图。一般可同时绘制两种图形。
4 单击Options按钮定义相关参数，其中Maximum NumberofLags表示相关函数值包含的最大滞后期，即时间 间隔h。一般情况下可选择两个最大周期以上的数据。在 StandardErrorMethod框中指定计算相关系数标准差的方法，
它将影响到相关函数图形中的置信区间。其中
第二章spss时间序列分析教程
第二章spss时间序列分析教程3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。
它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
(2)研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。
它不研究事物之间相互依存的因果关系。
(3)假设基础：惯性原则。
即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。
暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。
近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。
(4)研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。
时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。
尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和预测的频率。
变动特点(1)趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。
(2)周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
(3)随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。
(4)综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。
预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。
特征识别认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。
(1)随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。
(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。
)(2)平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。
样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。
其具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。
《spss20详细教程》课件
散点图
总结词
用于展示两个变量之间的关系
详细描述
散点图可以用来展示两个变量之间的关系，通过观察散 点图中点的分布和趋势，可以初步判断两个变量之间是 否存在线性关系或其他关系。在SPSS20中，可以通过“ 图形”菜单下的“散点图”选项进行绘制。
箱线图
总结词
用于展示一组数据的分布特征
详细描述
箱线图也称为箱状图或箱状分布图，它可以用来展示 一组数据的分布特征，包括数据的最大值、最小值、 中位数、上下四分位数等。通过箱线图，可以直观地 了解数据的离散程度、异常值等。在SPSS20中，可以 通过“图形”菜单下的“箱线图”选项进行绘制。
详细描述
雷达图也称为蜘蛛网图或星状图，它可以用来展示多个变量的综合表现。通过雷达图，可以将多个变量的数据以 可视化的方式呈现出来，方便研究者进行多变量之间的比较和分析。在SPSS20中，可以通过“图形”菜单下的 “雷达图”选项进行绘制。
05
SPSS20高级功能
决策树分析
决策树分析
通过建立决策树模型，对数据进行分 类和预测，帮助用户理解和解决复杂 的分类问题。
详细描述
通过因子分析，将多个变量归结为少数几个 公共因子，这些公共因子能够反映数据的基 本结构。这种方法常用于市场调研、心理学 等领域，帮助研究者深入了解数据的内在结
构和关系。
04
SPSS20图形绘制功能
直方图
要点一
总结词
用于展示连续变量的分布情况
要点二
详细描述
通过直方图，可以直观地展示一个或多个连续变量的分布 情况，帮助研究者了解数据的集中趋势、离散程度和分布 形态。在SPSS20中，可以通过“图形”菜单下的“直方图 ”选项进行绘制。
spss入门基本操作ppt课件
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t
95% Confidence
df
Sig. (2- Mean Std. Error tailed) Difference Difference
17
§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选 择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
18
将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意这时 下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击它，系统 弹出比较组定义对话框如右图所示：
22
1.4.2 导出分析结果 文件倒是保存了，但问题还没有完全解决：我们从来写文章什么的 都用的是文字处理软件，尤其是WORD，可WORD不能直接读取 SPO格式的文件，怎么办呢？没关系，SPSS提供了将结果导出为纯 文本格式或网页格式的功能，在结果浏览窗口中选择菜单 File==>Export，系统会弹出Exprot Output对话框如下
现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已 经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表 示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还 未输入过数据，即该数据集内没有记录。
7
1.1.3 输入数据 在Data View中输入相应的数据，一个单元格输入一个数据， Group中输入1代表患者，2代表健康人。
SPSS的时间序列分析
·series mean：表示整个序列的均值作为替代值
·Mean of nearby points：表示利用邻近点的均值作为替代值 对此用Span of nearby points框指定数据段 在Number后输 入数值k;表示以缺失值为中心;前后分别选取k个数据点 这样 最后填补的值就是由这2k个数的平均数 也可选择All;作用同 Series mean选项
2
3 平稳随机过程和平稳时间序列
平稳随机过程定义如下：如果对 t1;t2;…;tn;h∈T和任意
整数n;都使yt1;yt2…;ytn与yt1+h;yt2+h;…;ytn+h同分布;则概率空 间W;F;P上随机过程yt;t∈T称为平稳过程 具有时间上的平稳 不变性 实践当中是非常困难甚至是不可能的 因此这种平稳 性一般被称为严平稳或者完全平稳
1选择菜单 Graph→TimeSeries→Autocorrelations
18.10.2022
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2将需绘制的序列变量选入Variables框
3在Display框选择绘制哪种图形;其中Autocorrelations表示绘制 自相关函数图；Partial autocorrelations表示绘制偏自相关函 数图 一般可同时绘制两种图形
·Median of nearby points：表示利用邻近点的中位数作为替代 值 数据段指定方法同上
·Linear interpolation：为线性插值法;表示用缺失值前后两时点 数据的某种线性组合进行填补;是一种加权平均
·Linear trend at point：为线性趋势值法;表示利用回归拟合线 的拟合值作为替代值
18.10.2022
11
·直方图Histogram
spss教程第四章---时间序列分析
第四章时间序列分析由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。
.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。
因此学习时间序列分析方法是非常必要的。
本章主要内容：1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图；2. SPSS 软件的时间序列的分析方法−季节变动分析。
§4.1 实验准备工作§4.1.1 根据时间数据定义时间序列对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。
定义时间序列的具体操作方法是：将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。
从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。
图4.1 产生时间序列对话框§4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图一、线图线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。
下面通过例题说明线图的制作。
例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。
试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。
（参考文献[2]）解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。
为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。
具体操作如下：1. 在数据编辑窗口单击Graphs→Line,打开Line Charts对话框如图4.2.。
从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。
SPSS时间序列
0.1前言
對時間數列分析來說，像
季節性的分解
指數平滑法
ARIMA模式
有許多手法為人所知。
可是，不管使用哪一手法，仍有必須要進行的步驟。
那就是……
基本步驟1描畫時間數列圖形
基本步驟2 試變換時間數列數據
基本步驟3 觀察自我相關圖，偏自我相關圖
具體來說即為如下。
基本步驟1 畫時間數列圖形
圖形(G) 時間數列(U)
一面觀察所輸出的圖形，一面判斷
1.1 定常時間數列嗎？
1.2 非定常時間數列嗎？
取差分
1.3 沒有季節性的時間數列嗎？
1.4
有季節性的時間數列嗎？
取季節調整．季節差分
基本步驟2 試變換時間數列數據看看
2.1非定常時間數列時→ARIMA(p,d,q)
取差分d，變成定常時間數列
2.2有季節性的時間數列時→ SARIMA(p,d,q)，(P,D,Q)
進行季節調整
取季節差分sd
2.3變動大的時間數列時
進行對數變換log，使變異安定。
基本步驟3 觀察自我相關圖，偏自我相
關圖
圖形(G) ⇒ 其他的時間數列(T) ⇒ 自身相關(A) 觀察所輸出的
自身相關圖，偏自身相關圖
決定ARIMA(p,d,q)模式的p,q 值。
→ARMA(p,q)
譬如，像以下… 例
1
,1==q p 模式
)1(AR
例
2
1
,0==q p 模式
)1(MA。
最新第11章-SPSS在时间序列预测中的应用教学讲义PPT
（3）相关分析结果
（1）样本自相关系数的值 在SPSS中给出了不同滞后期的样本自相关系数的值（自相关系数 列），样本自相关系数的标准误差（标准误差列），以及Box-ljung 统计量的值、自由度和相伴概率。通过标准误差值以及Box-ljung 统计的相伴概率都可以说该时间序列不是白噪声，是具有自相关 性的时间序列，可以建立ARIMA等模型。Box-ljung 统计的相伴概率 是在近似认为Box-ljung 统计量服从卡方分布得到。
Step05 ：特征分析
选 择 菜 单 栏 中 的 【 数 据 】→ 【图形】→【(图表构建程序)】 命令，弹出【图表构建程序】 对话框。在【库】选项卡中 选择【直方图】选项，并将 直方图形拖入【 图预览使用
实例数据】下方的白色区域， 然 后 将 【VAR00001】 拖 入 X 轴，单击【确认】按钮即可 生成直方图。
钮，此时会出现新的对话框，在【第一个个案】选项组的【年】文 本框中输入“2000”，在【月】文本框中输入“1”，在【最后个个 案】选项组的【年】文本框中输入“2009”，在【月】文本框中输 入“12” 。单击【继续】按钮，然后单击【选择个案】对话框中的 【确认)】按钮，此时在输出窗口中将会出现一个简明的日志，说 明此时只对2000年1月都2009年12月的数据做分析与建模。
单击【确认】按钮，此时完成
时 间 的 定 义 ， SPSS 将 在 当 前 数
据编辑窗口中自动生成标志时
间的变量。
日
Step02：数据采样
选 择 菜 单 栏 中 的 【 数 据 】→ 【选择个案】命令，弹出 【选择个案】对话框。
Step03：直观分析
当数据准备好，为认识数据 的变化规律，判断数据是否 存在离群点和缺损值，最直 接的观察方法是绘制序列的 图像。
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时间序列建模提示框
Time Serises Modeler 对话框Variables选项卡
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专家建模标准模型选项卡
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判断异常值选项卡
指数平滑标准模型选项卡
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ARIMA Criteria Model选项卡
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侦查异常值的选项卡
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自变量转换选项卡
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SPSS时间序列分析-spss操作步骤
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
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各种时间序列分析过程
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修补缺失值过程与对话框
时间序列模型Statistics选项卡
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱime Serises Modler Plots选项卡
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Time Serises Modler Output Filter对话框
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Time Serises Modler Save选项卡
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时间序列模型 Option选项卡
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时间序列分析实例输出
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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
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频谱分析 Spectral Analyze
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谱图选择对话框
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频谱分析实例输出
模型描述
周期图
密度图
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互相关
Cross -Autocorrelation
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Cross-Autocorrelation对话框
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Options对话框
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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。
也有峰值似乎没有成为季节性模式的一部分，这 表示邻近的数据点显著偏离。这些点可能是异常 值，它可以而且应该由Expert Modeler解决。
返回
时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
返回
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
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。
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。
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
偏自相关图
返回
季节分解法
Seasonal Deccomposition
返回
季节分解主对话框
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
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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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创建时间序列对话框
运行函数Lag时的结果说明
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序列图
Sequence Charts
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序列图过程 主对话框
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大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
时间轴参考线对话框
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定义时间轴的格式对话框
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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
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建立时间序列模型
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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）
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时间序列习题参考答案（2）
二、序列图分析
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时间序列习题参考答案（3）
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时间序列习题参考答案（4）
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。
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
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时间序列分析实例输出(1)
模型拟合
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时间序列分析实例输出(2)
模型统计数据
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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
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应用时间序列模型
（Apply models ）
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Apply time Series models对话框