初榨的棕榈油(但未经化学改性)(HS 151110)2017 哥伦比亚(38个)进口商排名(按进口额排名)

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常用相关分析方法及其计算

二、常用相关分析方法及其计算在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。（一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson ）提出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。积差相关系数记作XY r ，其计算公式为 ∑∑∑===----= n i i n i i n i i i XY Y y X x Y y X x r 1 2 1 2 1 ) ()() )(( (2-20) 式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。若记X x x i -=,Y y y i -=，则（2-20）式成为 Y X XY S nS xy r ∑= (2-21) 式中n xy ∑称为协方差，n xy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差 n xy ∑来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： ∑∑?= = )()(1Y X Y X XY S y S x n S nS xy r

Y X Z Z n ∑?= 1 (2-22) 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算利用公式 (2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再求离中差的乘积之和。在统计实践中，为方便使用数据库的数据格式，并利于计算机计算，一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。即： ∑∑∑∑∑∑∑---= 2 22 2 ) () (i i i i i i i i XY y y n x x n y x y x n r (2-23) （二）等级相关在教育与心理研究实践中，只要条件许可，人们都乐于使用积差相关系数来度量两列变量之间的相关程度，但有时我们得到的数据不能满足积差相关系数的计算条件，此时就应使用其他相关系数。等级相关也是一种相关分析方法。当测量得到的数据不是等距或等比数据，而是具有等级顺序的测量数据，或者得到的数据是等距或等比的测量数据，但其所来自的总体分布不是正态的，出现上述两种情况中的任何一种，都不能计算积差相关系数。这时要求两列变量或多列变量的相关，就要用等级相关的方法。 1. 斯皮尔曼(Spearman)等级相关斯皮尔曼等级相关系数用R r 表示，它适用于两列具有等级顺序的测量数据，或总体为非正态的等距、等比数据。

作业条件危险性分析和预先危险性分析方法简介

作业条件危险性分析和预先危险性分析方法简介 1、预先危险性分析 1.1 方法简介预先危险性分析法（Preliminary Hazard Analysis，PHA）又称初步危险分析。主要用于对危险物质和装置的主要工艺区域等进行分析。它常被用于评价项目、装置等开发初期阶段的物料、装置、工艺过程以及能量失控时可能出现的危险性类别、条件及可能造成的后果，作宏观的概略分析，其目的是辨识系统中潜在的危险有害因素，确定其危险等级，防止这些危险有害因素失控导致事故的发生。 1.2 预先危险性分析主要作用 1）大体识别与系统有关的主要危险有害因素； 2）分析、判断危险有害因素导致事故发生的原因； 3）评价事故发生对人员及系统产生的影响，事故可能造成的人员伤害和系统破坏、物质损失情况； 4）确定已识别危险有害因素的危险性等级； 5）提出消除或控制危险有害因素的对策措施。 1.3 预先危险性分析步骤 1）对系统的产生目的、操作条件和周围环境进行调研； 2）搜集同类生产过程中发生过的事故，查找能够造成故障、物质损失和人员伤害的危险性； 3）根据经验、技术诊断等方法确定危险源； 4）识别危险形成条件，研究危险因素转变成事故的触发条件； 5）进行危险性分级，确定其危险程度，找出重点控制的危险源； 6）制定危险防范措施。 1.4 预先危险性危险等级在分析系统危险性时，为了衡量危险性的大小及其对系统的破坏程度，将各类危险性划分为四个等级，见下表。危险性等级划分表 2、作业条件危险性分析 2.1 简介作业条件危险性评价法（格雷厄姆——金尼法）是作业人员在具有潜在危险性环境中进行作业时的一

种危险性半定量评价方法。它是由美国人格雷厄姆（K.J.Graham ）和金尼（G.F.Kinney ）提出的，他们认为影响作业条件危险性的因素有三个： 1）发生事故或危险事件的可能性（L ）； 2）人员暴露于危险环境的频繁程度（E ）； 3）事故一旦发生可能产生的后果（C ）。用这三个因素分值的乘积 D ＝L ×E ×C 来评价作业条件的危险性，D 值越大，作业条件的危险性越大。式中，D 为作业条件的危险性；L 为事故或危险事件发生的可能性；E 为暴露于危险环境的频率；C 为发生事故或危险事件的可能结果。 2.2 取值与计算方法 1）发生事故或危险事件的可能性事故或危险事件发生的可能性与其实际发生的概率相关。在实际生产条件中，事故或危险事件发生的可能性范围非常广泛，将事故或危险事件发生可能性的分值从实际上不可能的事件为0.1，经过完全意外有极少可能的分值1，确定到完全会被预料到的分值10为止（表2.2－1）。表2.2－1 事故发生的可能性分值（L ） 2）暴露于危险环境的频率作业人员暴露于危险作业条件的次数越多、时间越长，则受到伤害的可能性也就越大。为此，K ·J ·格雷厄姆和G ·F ·金尼规定了连续出现在潜在危险环境的暴露频率分值为10，一年仅出现几次非常稀少的暴露频率分值为1。暴露于潜在危险环境的分值见表 2.2－2。表2.2－2 暴露于危险环境的频繁程度分值（E ） 3）发生事故或危险事件的可能结果造成事故或危险事故的人身伤害或物质损失可在很大范围内变化，以工伤事故而言，可以从轻微伤害到许多人死亡，其范围非常宽广。因此，K ·J ·格雷厄姆和G ·F ·金尼需要救护的轻微伤害的可能结果，它值规定为1，以此为一个基准点；而将造成许多人死亡的可能结果规定为分值100，作为另一个参考点。在两个参考点1～100之间，插入相应的中间值，列出表2.2－3 所示的可能结果的分值。表2.2－3 事故造成的后果分值（C ）

季节性时间序列分析方法

第七章季节性时间序列分析方法由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理办法：（1）建立组合模型；（1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是

这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。二、随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1）这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W ΛΛ2212211)(1)()(平稳。注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型一、乘积季节模型的一般形式由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有 t t d a B e B )()(Θ=?φ （2）式中，t a 为白噪声；n n B B B B ???φ----=Λ22111)(；m m B B B B θθθ----=ΘΛ22111)(。在（1）式两端同乘d B ?)(φ，可得： t S t d S t D S d S t d S a B B V e B B V X B U B W B U B )()()()()()()()(Θ=?=??=?φφφ （3）注：（1）这里t D S S X B U ?)(表示不同周期的同一周期点上的相关关系；t d X B ?)(φ则表示同一周期内不同周期点上的相关关系。二者的结合就能同时刻划两个因素的作用，仿佛是显像管中的电子扫

危险性分析方法

第七章危险性分析方法对于现代化的化工生产装置须实行现代化安全管理，也就是从系统的观念出发，运用科学分析方法识别、评价、控制危险，使系统达到最佳安全。应用系统工程的原理和方法预先找出影响系统正常运行的各种事件出现的条件，可能导致的后果，并制定消除和控制这些事件的对策，以达到预防事故、实现系统安全的目的。辨别危险、分析事故及影响后果的过程就是危险性分析。危险性分析有定性分析和定量分析两种类型：定性分析找出系统存在的危险因素，分析危险在什么情况下能发生事故及对系统安全影响的大小，提出针对性的安全措施控制危险。它不考虑各种危险因素发生的数量多少。(本章主要介绍定性危险分析方法) 定量分析在定性分析的基础上，进一步研究事故或故障与其影响因素之间的数量关系，以数量大小评定系统的安全可靠性。定量危险性分析也就是对系统进行安全性评价。(在第八章进行讨论) 7.1 安全检查表 7.1.1 概述安全检查表(SCL，Safety Check List)是进行安全检查和诊断的清单。在编制安全检查表时，通常是把检查对象作为系统，将系统分割成若干个子系统，按子系统制定。安全检查表是最早开发的一种系统危险性分析方法，也是最基础、最简便的识别危险的方法。该法应用最多且广泛。在我国目前安全检查表不仅用于定性危险性分析，有的还对检查项目给予量化，用于系统的安全评价。安全检查表的优点： 1.安全检查是进行安全管理的重要手段，安全检查表是由各种专业人员事先经过充分的分析和讨论,集中了大家的智慧和经验而编制出来的，按照安全检查表进行检查就会避免传统安全检查时的一些弊端，能全面找出生产装置的危险因素和薄弱环节； 2.它简明易懂，易于掌握，实施方便； 3.应用范围广,项目的设计、施工、验收,机械设备的设计、制造,运行装置的日常操作、作业环境、运行状态及组织管理等各个方面都可应用； 4.编制安全检查表的依据之一是有关安全的规程、规范和标准。安全检查表还可对系统进行安全性评价。 7.1.2 安全检查表编制的步骤和依据 1、编制的步骤：先组成一个由工艺、设备、操作及管理人员的编制小组，并大致按以下几步开展工作： (1)熟悉系统：详细了解系统的结构、功能、工艺流程、操作条件、布置和已有的安全卫生设施等。 (2)搜集有关安全的法规、标准和制度及同类系统的事故资料，作为编制安全检查表的依据。 (3)按功能或结构将系统划分成若干个子系统或单元，逐个分析潜在的危险因素。 (4)确定安全检查表的检查内容和要点，并按照一定的格式列成表。 2、编制的依据：

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第七章季节性时间序列分析方法由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法：（1）建立组合模型；（1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）

对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。二、随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1）这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型一、乘积季节模型的一般形式由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有

航空运输季节性分析报告报告材料

我国民航客货运输的季节性分析受气候条件、突发事件、工农业生产生活、居民节假日等风俗习惯以及国民经济发展等因素的周期性影响，我国民航运输业客货运量呈现出季节性波动。本文选取2003年、2005年以及2012年的我国民航客货运量月度统计作为研究对象，从而总结民航客货运的季节性特征。一．突发事件 2003年民航客运量统计（万人）通过上面的数据，我们可以看出由于受SARS的影响，2003年3-6月间我国民航旅客运输量大约损失了1290.1万人次。 2003年~2008年民航客运量统计图

纵观2003年到2008年的客运量统计，我国民航客运量在2003年有一个明显的下降。由此可以看出外界干扰因素（突发事件）对航空运输业的影响。二．气候条件及节假日等风俗习惯接下来，我们通过对2005、2012年的客货运量进行分析，可以看出气候条件和节假日等风俗习惯对民航客货运量的影响。 2005年民航客货运量指标月份客运量（亿人）客运周转量（亿人公里）货运量（亿吨）货运周转量（亿吨公里） 1 0.09 136.13 23.29 5.84 2 0.10 145.40 16.81 4.48 3 0.10 151.4 4 25.89 6.72

2012年民航客货运量 1月3月5月7月9月11月通过上述表格与图形中的数据可以看出，航空旅客运输在一年之中的淡旺季比较明显。航空公司的大部分客运收入于每年的下半年获取，其中7-10 月4 个月的收入占全年总收

入的40%。从月份来看，1-3 月、12 月为淡季，7-10 月为旺季，4-6 月、11 月为平季。这与气候和节假日等因素密切相关：1-3月为元旦以后，春节之前，居民的出行意愿较低；12月气候寒冷，旅客出行的几率也降低，故客运量较少。7-10月是为期两个月的暑假和国庆小长假，是旅客外出旅行的高峰时期，故客运量激增。2-6月、11月虽气候适宜，但没有什么集中的假期，故客运量不高也不低。季节性的特性使航空公司的客运服务收入及盈利水平随着不同的季节而有所不同。同旅客运输一样，航空货物运输也在时间上存在一定的波动性，根据所在城市的航空货物属性，航空货物在时间上存在周期性和季节性。但是，不同于航空客运市场的波动规律性，货运市场的波动一般很难找到一个通用的规律，各个地方的货运波动性不一，一般取决于某地土特产的丰收期或某类货物的需求高峰期。与旅客运输不同的是，货物运输的不确定性要小很多，因为一般货物运输都是提前订舱，并提前交付航空公司货仓或机场的货仓进行检验和存储，临时变更的可能性较小。三．国民经济发展

季节性时间序列分析方法

季节性时间序列分析方法在经济领域中得到的观测数据一般都具有较强的随时间变化的趋势，如果是季度或月度数据又有明显的季节变化规律。因此研究经济时间序列必须考虑其趋势性和季节性的特点，既要考虑趋势变动，又要考虑季节变动，建立季节模型。第一节简单的时间序列模型一、季节时间序列序列是季度数据或月度数据（周，日）表现为周期的波动。二、随机季节模型例1 假定t x 是一个时间序列，通过一次季节差分后得到的平稳序列，且遵从一阶自回归季节模型,即有 t s s t t t x B x x w )1(-=-=- 1t t s t w w 或 1(1 )s t t B w 将t w =t s x )B (-1代入则有 1(1)(1)s s t t B B x SARIMA(1,1,0) 更一般的情况，随机序列模型的表达式为 11(1 )(1)(1)s s S t t B B x B SARIMA(1,1,1) 第二节乘积模型值得注意的是t a 不一定是白噪声序列。因为我们仅仅消除了不同周期相同周期点之间具有的相关部分，相同周期而不同周期点之间的也有一定的相关性。所以，在此情况下，模型有一定的拟合不足，如果假设t 是),(q p ARMA 模型，则1(1)(1)s s t t B B x 式可以改为 1()(1)(1)()s s t t B B B x B 如果序列}{t x 遵从的模型为 ()() ()()s d D s s t t B U B x B V B （3.26）其中ks k s s s B B B B U ΓΓΓ----= 2211)(

ms m s s s B B B B V H H H ----= 2211)( p p B B B φφΦ---= 11)( q q B B B θθΘ---= 11)( d d B )1(-=? D s D s B )1(-=? 则称（3.26）为乘积季节模型，记为),,(),,(q d p m D k ARIMA ?。如果将模型的AR 因子合MA 因子分别展开，可以得到类似ARMA ),(q ms p ks ++的模型，不同的是模型的系数在某些阶为零，故),,(),,(q d p m D k ARIMA ?称为疏系数模型。关于差分阶数和季节差分阶数的选择，是试探性的。可以通过考察样本的自相关函数来确定。一般情况下，如果自相关函数缓慢下降同时在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，通常说明序列同时有趋势变动和季节变动，应该做差分和季节差分。如果差分后的序列所呈现的自相关函数有较好的截尾或拖尾性，则差分阶数是适宜的。对于乘积季节模型的阶数识别，基本上可以采用Box-Jenkins 的方法，考察序列的样本自相关函数和偏自相关函数。如果样本的自相关函数和偏自相关函数表现为既不拖尾又不截尾，在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，则建立乘积季节模型是适应的，同时SAR 算子)(s B U 和SMA 算子)(s B V 的阶数也可以通过自相关函数和偏自相关函数的表现得

危险性分析方法

第八章危险性分析方法辨别危险、分析可能发生的事故及其影响后果的过程就是危险性分析。危险性分析是为防止危险造成事故所采取的手段，其作用是为制定防止事故发生的对策提供依据。危险性分析需要运用系统工程的原理和方法。危险性分析有定性分析和定量分析两种类型： ①定性分析：找出系统存在的危险因素，分析危险在什么情况下能发生事故，以及对系统安全影响的大小，提出针对性的安全措施控制危险。定性分析不对各种危险因素作定量评价，本章主要介绍定性危险性分析方法。 ②定量分析：在定性分析的基础上，进一步研究事故或故障与其影响因素之间的数量关系，以数量大小评定系统的安全可靠性。在第八章介绍。危险、危害因素 8.1.1危险因素与危害因素危险因素是指突发性造成人身伤亡和财产损失的因素。危险因素强调突发性和瞬间作用；危害因素是指可能造成人身伤害、职业病、财产损失和作业环境破坏的因素。危害因素强调在一定时间范围内的积累作用。危险因素和危害因素二者有时难以区分，故有时统称为危险因素，更多的是并称为危险、危害因素。 8.1.2危险、危害因素分类根据GB/T 13816—92《生产过程危险和危害因素分类与代码》的规定，按导致事故和职业危害的直接原因，将生产过程中的危险、危害因素分为6 类： 1、物理性危险、危害因素（1）设备、设施缺陷如强度不够、刚度不够、运动件外露、制动器缺陷、外形缺陷等。（2）防护缺陷如无防护、防护不当、防护距离不够、防护设施缺陷等。（3）电危害（4）噪声危害（5）振动危害（6）电磁辐射如电离辐射：X 射线、高能电子束等；非电离辐射：激光、紫外线等。（7）运动物危害如固体抛射物、液体飞溅物、气流冲击、岩土滑动等。（8）明火（9）能造成灼伤的高温物质（10）能造成冻伤的低温物质（11）粉尘与气溶胶（不包括爆炸性、有毒性粉尘与气溶胶）（12）作用环境不良如采光照明不良、安全过道缺陷、通风不良、气温过高或过低、空气质量差等。（13）信号缺陷如无信号设施、信号不清、信号失准、信号选用不当等。（14）标志缺陷如无标志、标志不清、标志不规范、标准位置不当等。（15）其他物理危险和危害因素 2、化学危险和危害因素

时间序列季节性分析spss

表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。

选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。图1 “Sequence Chart”对话框

从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。二、模型的估计（一）、季节性分解模型根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。图3 “Define Date”对话框 2、季节分解具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组

时间序列季节性分析spss教学资料

时间序列季节性分析 s p s s

表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。

01/01/1982 183 01/01/1986 318 01/01/1990 472 02/01/1982 218 02/01/1986 374 02/01/1990 535 03/01/1982 230 03/01/1986 413 03/01/1990 622 04/01/1982 242 04/01/1986 405 04/01/1990 606 05/01/1982 209 05/01/1986 355 05/01/1990 508 06/01/1982 191 06/01/1986 306 06/01/1990 461 07/01/1982 172 07/01/1986 271 07/01/1990 390 08/01/1982 194 08/01/1986 306 08/01/1990 432 选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。图1 “Sequence Chart”对话框

季节性时间序列分析方法

第七章季节性时刻序列分析方法由于季节性时刻序列在经济生活中大量存在，故将季节时刻序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时刻序列模型、乘积季节模型、季节型时刻序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型在许多实际问题中，经济时刻序列的变化包含专门多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。关于这各时刻数列我们能够讲，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更紧密。一、季节性时刻序列 1．含义：在一个序列中，若通过S个时刻间隔后呈现出相似性，我们讲该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时刻序列，那个地点S为周期长度。注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往能够从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时刻序

列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理方法：（1）建立组合模型；（1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）关于如此每一个子序列都能够给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。然而这种做法不可取，缘故有二：（1）S个子序列事实上并不相互独立，硬性划分如此的子序列不能反映序列{} x的总体特 t 征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。启发意义：假如把每一时刻的观看值与上年同期相应的观看值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，确实是

《相关性分析》Word文档

第八章相关分析【教学目的与要求】通过本章的学习，使学生了解相关关系和相关分析基本概念，掌握相关分析理论。学生必须深刻领会相关关系的概念，弄清相关分析和回归分析之间的关系,掌握相关分析和回归分析的统计分析方法。【重点和难点】相关分析的概念相关系数的含义与计算回归方程的建立回归系数的含义【课堂讲授内容】前述分析方法如综合分析法、动态分析法、因素分析法、抽样推断法均是对同一现象的数量特征进行描述和分析，而相关分析与之最大区别为相关分析侧重于两个现象之间的数量联系的研究，当然也不排除时间数列的自相关分析。相关分析有广义与狭义之分，广义的相关分析还包括回归分析，本章的相关分析是广义的概念。第一节相关分析概述一、变量关系的类型在大量变量关系中，存在着两种不同的类型：函数关系和相关关系。函数关系是指变量之间存在的一种完全确定的一一对应的关系，它是一种严格的确定性的关系。相关关系是指两个变量或者若干变量之间存在着一种不完全确定的关系，它是一种非严格的确定性的关系。两者之间的联系： ①由于人类的认知水平的限制，有些函数关系可能目前表现为相关关系。 ②对具有相关关系的变量进行量上的测定需要借助于函数关系。二、相关关系的种类按照相关关系涉及的因素的多少，可分为单相关复相关按照相关关系的方向，可分为正相关负相关按照相关的表现形式，可分为直线相关曲线相关

按照相关的程度，可以分为完全相关完全不相关不完全相关三、相关分析的内容对于相关关系的分析我们可以借助于若干分析指标（如相关系数或相关指数）对变量之间的密切程度进行测定，这种方法通常被称作相关分析（狭义概念），广义的相关分析还包括回归分析。对于存在的相关关系的变量，运用相应的函数关系来根据给定的自变量，来估计因变量的值，这种统计分析方法通常称为回归分析。相关分析和回归分析都是对现象的之间相关关系的分析。广义相关分析包括的内容有：确定变量之间是否存在相关关系及其表现形式狭义相关分析确定相关关系的密切程度确定相关关系的数学表达式回归分析确定因变量估计值误差的程度第二节一元线性相关分析一、相关关系密切程度的测定在判断相关关系密切程度之前，首先确定现象之间有无相关关系。确定方法有：一是根据自己的理论知识和实践经验综合分析判断；二是用相关图表进一步确定现象之间相关的方向和形式。在此基础上通过计算相关系数或相关指数来测定相关关系密切的程度。相关系数是用来说明直线相关的密切程度；相关指数则是用来判断曲线相关的密切程度。这是主要介绍相关系数的计算。相关系数是用来分析判断直线相关的方向和程度的一种统计分析指标，其计算方法中最简单是最常用的为积差法，是用两个变量的协方差与两变量的标准差的乘积之比来计算的，计算公式如下： σ σσy x xy r 2 = ∑∑--∑--= ) )(2 2 ))((y y x x y y x x （1）

季节性人群分析

季节性人群分析一、高中生咨询者分类 1、不参加高考 2、参加高考（明确考不上） 3、参加高考（在考上与考不上之间徘徊） 4、参加高考（一定能考上）（7月份咨询的重点关注对象是第一类和第二类，第三类人群咨询的会多，但是不好把握，或者说最容易出现反复，报名周期较长，所以需要咨询师对于这类咨询者集中建档，设定长期跟踪回访计划，8、9月份开始将是这类咨询者报名的高峰期，也将是收获期。咨询师在咨询高考生时，在成绩没出来之前，一定要了解其模考成绩及预测成绩。）二、高中生咨询的关键时间点 6月9日~6月15日估分 6月28日~7月5日公布分数及填写志愿 7月15日~8月15日本专科录取阶段三、高中生咨询者关注点---选学校（主） 1、是否有学历 2、学校是否正规，是国家办学还是民办院校 3、学校规模大不大，学校环境好不好 4、学校是否有知名度 5、学校管理是否严格 6、证书认可度是否高，属于什么性质的证书 7、毕业之后是否包分配四、高中生咨询者关注点---选专业（次) 1、专业是否是目前流行的 2、专业是否体面，收入是否高备注:咨询者及家长对于专业设置不了解，选专业比较盲目，易受他人影响，与其社会阅历有很大关系五、高中生咨询者咨询思路－－内容 1、了解咨询者的高考情况和下一步的学习计划 2、引导咨询者认识到高中生继续学习的必要性 3、根据咨询者的学习计划进行客观的分析 4、分析社会企业用人的情况，及就业的现状 5、帮咨询者“算帐”：从费用到回报 6、介绍职业教育的优势，特别是国家的相关支持政策 7、给学习者建立信心，介绍成功案例，畅想四年后与同龄人相比不同的生活的状态 8、介绍新华电脑教育的背景及各方面的优势 9、介绍获得学历的几种方式，强调掌握技术的重要性 10、打预防针：周围环境带来的不同影响 11、利用高中的的群体特点和从众心理，做好口碑转介绍六、电话常见问题 1、追问价格应对方法：第一次上升品牌价值，提高学校正规性，根据家长态度和反映可适当说明收费范

棕榈油季节性分析报告

棕榈油期货价格的季节性走势特征分析 (2013-12-12 16:17:19) 1、用途：无论是国还是国外，都以食用为主，约占总消费量的70%左右。目前已成为世界上最广泛使用的工业煎炸油，大量地用于薯条、膨化食品和方便面的生产过程中。工业用途占总消费量的比重相对较小（20%左右），主要用于制造肥皂、硬脂酸及甘油。生物燃料成为了未来的新增长点。 2、生产东南亚是最大产区，其中印尼和马来西亚是全球最主要的棕榈油生产国，2007/2008年度，两国产量分别占世界总产量的44.2%和42.7%，占绝对主导地位。目前在世界油脂贸易领域，棕榈油通常引导着大豆油，在出口市场上处于领导地位。 3、消费消费量超过100万吨的主要消费国有中国、印尼、欧盟、印度、马来西亚和巴基斯坦，这些国家的消费量占全球消费总量的60%，其中，中国是第一消费大国，2007/2008年度，占全球的13.7%。中国、印度、欧盟和巴基斯坦是全球进口量最大的前四个国家和地区，其中，中国一直是世界第一大进口国，年进口量超过500万吨。我国进口主要集中在马来西亚（66%）和印尼（33%）。 4、棕榈油的季节性：我国消费以食用消费为主，其中24度精炼棕榈油为主要品种，占据的市场份额在60%以上。由于棕榈油的熔点比较高，因此其消费具有一定的季节性，夏季消费量比较大，冬季较小。以往年份里,棕榈油消费具有一定季节性,一般夏季消费量比较大,冬季较少,这主要是因为棕榈油熔点高,在冬季容易凝结,不易于搀兑,因此出现夏旺冬淡状况。但近几年来随着棕榈油分提技术的快速发展,更低熔点的棕榈油开始进入冬季消费市场。 5、价格的影响因素：产量：马来西亚和印尼两个国家的产量库存：由于棕榈油具有不易长期保存的特点，一旦库存增加，价格往往会迅速走低。需求：棕榈油在我国是仅次于豆油的第二大植物油品种，占国植物油消费总量的20%以上。随着在生物柴油领域的消费扩以及对其他植物油食用消费的替代增长，棕榈油的需求扩更加迅速，必然会对其价格产生巨大影响。棕榈油期货是我国期货市场上市的第一个纯进口品种。棕榈油、豆油和菜籽油是目前国消费市场上三大主要植物油。棕榈油期货07年10月份在大商所上市后，与大商所去挂牌交易的豆油期货和商所挂牌交易的菜籽油期货，形成了完善的国油脂期货市场。榈油期货价格影响因素众多，比

第二讲宏观经济指标的季节性分析

第二讲宏观经济指标的季节性分析对外经济贸易大学金融学院金融工程系黄晓薇 xwhuang@https://www.360docs.net/doc/a75159537.html,

本讲参考教材《时间序列X12-ARIMA季节调整——原理与方法》《时间序列X12ARIMA季节调整原理与方法》?中国人民银行调查统计司，中国金融出版社，2006 《计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例》高铁梅（主编）清华大学出版社2006 ?高铁梅（主编），清华大学出版社，2006 《时间序列分析及应用R语言》《时间序列分析及应用——R语言》 ?Jonathan D. Cryer Kung-Sik Chan，机械工业出版社，2011

时间序列的构成（Long term trend），长期趋势（Long term trend），T。 ?描述序列中长期运动趋势（Cyclical component）循环分量（Cyclical component），C。 ?描述序列中不同幅度的扩张与收缩，且时间间隔不同的循环变动。经济问题中常指一年以上的起伏变化。经济问题中常指一年以上的起伏变化 ?实际测算难度较大，因此将循环和趋势放在一起不加区分。（S l t）季节分量（Seasonal component），S。 ?描述序列中一定周期的重复变动，周期常为一年，一季，一周等。不规则分量（Irregular component），I。 ?描述随机因素引起的变动，常带有偶然性由于各种因素引起变化相互抑制抵消，变动幅度常较小。

1800 TREND Y 1.10 时间序列的构成

时间序列的构成趋势 X t 循环或者季节性随机 time

初榨的棕榈油(但未经化学改性)(HS 151110)2017 哥伦比亚(38个)进口商排名(按进口额排名)

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