SPSS时间序列分析 spss操作步骤
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]）表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件解：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：频谱分析
SPSS时间序列：频谱分析⼀、频谱分析（分析-预测-频谱分析）“频谱图”过程⽤于标识时间序列中的周期⾏为。
它不需要分析⼀个时间点与下⼀个时间点之间的变异，只要按不同频率的周期性成分分析整体序列的变异。
平滑序列在低频率具有更强的周期性成分；⽽随机变异（“⽩噪声”）将成分强度分布到所有频率。
不能使⽤该过程分析包含缺失数据的序列。
1、⽰例。
建造新住房的⽐率是⼀个国家/地区经济的重要晴⾬表。
有关住房的数据开始时通常会表现出⼀个较强的季节性成分。
但在估计当前数字时，分析⼈员需要注意数据中是否呈现了较长的周期。
2、统计量。
正弦和余弦变换、周期图值和每个频率或周期成分的谱密度估计。
在选择双变量分析时：交叉周期图的实部和虚部、余谱密度、正交谱、增益、平⽅⼀致和每个频率或周期成分的相位谱。
3、图。
对于单变量和双变量分析：周期图和频谱密度。
对于双变量分析：平⽅⼀致性、正交谱、交叉振幅、余谱密度、相位谱和增益。
4、数据。
变量应为数值型。
5、假设。
变量不应包含任何内嵌的缺失数据。
要分析的时间序列应该是平稳的，任何⾮零均值应该从序列中删除。
平稳. 要⽤ARIMA 模型进⾏拟合的时间序列所必须满⾜的条件。
纯的MA 序列是平稳的，但AR 和ARMA 序列可能不是。
平稳序列的均值和⽅差不随时间改变。
⼆、频谱图（分析-预测-频谱分析）1、选择其中⼀个“频谱窗⼝”选项来选择如何平滑周期图，以便获得谱密度估计值。
可⽤的平滑选项有“Tukey-Hamming”、“Tukey”、“Parzen”、“Bartlett”、“Daniell（单元）”和“⽆”。
1.1、Tukey-Hamming. 权重为Wk = .54Dp(2 pi fk) + .23Dp (2 pi fk + pi/p) + .23Dp (2pi fk - pi/p)，k = 0, ..., p，其中p 是⼀半跨度的整数部分，Dp 是阶数p 的Dirichlet 内核。
1.2、Tukey. 权重为Wk = 0.5Dp(2 pi fk) + 0.25Dp (2 pi fk + pi/p) + 0.25Dp(2 pi fk -pi/p)，k = 0, ..., p，其中p 是⼀半跨度的整数部分，Dp 是阶数p 的Dirichlet 内核。
spss时间序列模型
《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用时间序列分析数学与统计学学院一、实验内容：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。
本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。
但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。
时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。
对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。
我们已XX省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。
二、实验目的：1.准确理解时间序列分析的方法原理2.学会实用SPSS建立时间序列变量3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。
4.掌握时间序列模型的平稳化方法。
5.掌握时间序列模型的定阶方法。
6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。
7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。
三、实验分析：总体分析：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SPSS对数据进行分析。
数据的预处理阶段，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。
数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。
四、实验步骤：SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。
SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：单击【ok(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。
Eviewstimesspss时间序列分析
时间序列分析实验指导统计与应用数学学院前言随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。
为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。
为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。
这套实验教学指导书具有以下特点：①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。
②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。
这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。
统计与数学模型分析实验中心 2007年2月目录实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式；练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。
【实验内容】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；二、各种常用差分函数表达式；三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数；【实验步骤】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
spss(时间序列分析)
• 横截面数据也常称为变量的一个简单随机样本，也即假设每个数据 都是来自于总体分布的一个取值，且它们之间是相互独立的(独立 同分布)。
• 而时间序列的最大特点是观测值并不独立。时间序列的一个目的
是用变量过去的观测值来预测同一变量的未来值。 • 下面看一个时间序列的数据例子。 • 例1. 某企业从1990年1月到2002年12月的月销售数据(单位：百
三、指数平滑模型
• 时间序列分析的一个简单和常用的预测模型叫做指数平滑
(exponential smoothing)模型。
• 指数平滑只能用于纯粹时间序列的情况，而不能用于含有独立变量 时间序列的因果关系的研究。
• 指数平滑的原理为：利用过去观测值的加权平均来预测未来的 观测值(这个过程称为平滑)，且离现在越近的观测值要给以越重
Seanal adjusted series SA
Seas factors SF
YEAR
图3 销售数据的季节因素分离
第十七页，共70页。
120
可以看出，逐月的销
100 售额大致沿一个指数
80 曲线呈增长趋势。
60
↘
40
20
0
-20 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
3. saf_1：季节因素(seasonal factor) ，记为{SFt }； 4. stc_1：去掉季节及随机扰动后的趋势及循环因素(trend-
cycle series)，记为{TCt }。
第十五页，共70页。
• 这些分解出来的序列或成分与原有时间序列 之间有如下的简单和差关系：
SPSS随机时间序列分析技巧教材
SPSS随机时间序列分析技巧教材SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款用于统计分析和数据挖掘的软件工具。
它提供了丰富的功能和功能，可以用于各种统计分析任务。
其中一个强大的功能是随机时间序列分析，它可以帮助用户了解和解释时间序列数据的模式和趋势。
本文将介绍一些SPSS中常用的随机时间序列分析技巧。
1. 数据导入：首先，将时间序列数据导入SPSS中。
确保数据以适当的格式存储，并正确地标识时间变量。
SPSS支持多种数据格式，如CSV、Excel等。
2. 数据检查：在进行时间序列分析之前，需要对数据进行一些基本的检查。
可以使用SPSS中的描述性统计量来检查数据的一般概况，比如数据的均值、方差、最大值和最小值等。
如果数据存在缺失值、异常值或离群值，需要进行适当的数据清洗。
3. 时间序列图：时间序列图可以帮助用户直观地了解数据的模式和趋势。
SPSS提供了绘制时间序列图的功能，用户可以选择不同的图形类型，如折线图、散点图等。
通过观察时间序列图，用户可以判断数据是否存在趋势、季节性或周期性等特征。
4. 时间序列分解：时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势、周期和随机成分的过程。
SPSS提供了用于时间序列分解的函数和工具，用户可以根据需要选择不同的分解方法，如移动平均法、指数平滑法等。
分解后的时间序列可以帮助用户更好地理解数据的结构和组成。
5. 自相关分析：自相关分析是研究时间序列数据自身相关性的一种方法。
SPSS提供了自相关分析的功能，用户可以计算自相关系数，并绘制自相关图。
自相关分析可以帮助用户判断时间序列数据是否具有持续性，即当前的值是否与以前的值相关。
6. 平稳性检验：平稳性是时间序列分析的一个重要概念，它指的是时间序列数据的均值和方差在时间上保持稳定。
SPSS提供了多种平稳性检验方法，如ADF检验、KPSS检验等。
通过进行平稳性检验，用户可以判断时间序列数据是否适合进行随机时间序列分析。
使用SPSS进行统计数据分析
使用SPSS进行统计数据分析第一章：介绍统计数据分析的重要性统计数据分析在各个领域中扮演着重要的角色。
它帮助研究者从大量数据中找出规律、验证假设，并作出科学决策。
为了有效地进行统计数据分析，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件。
本文将重点介绍使用SPSS进行统计数据分析的方法和步骤。
第二章：数据清理和准备在进行统计数据分析之前，首先需要进行数据清理和准备。
这包括检查数据的完整性、解决缺失数据和异常值等问题。
SPSS提供了一系列功能，如数据筛选、数据变换和替代值等，可以帮助我们进行数据清理和准备。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，目的是了解数据的基本情况。
SPSS提供了一系列描述性统计方法，如频数、平均值、标准差和百分位数等。
通过这些统计指标，我们可以获取数据的分布情况、中心位置和变异程度等重要信息。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体进行推断的过程。
在SPSS中，我们可以使用各种假设检验方法进行推断性统计分析，如t检验、方差分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们验证研究假设，比较群体差异和预测未来趋势。
第五章：相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在SPSS中，我们可以使用相关矩阵和散点图等工具来分析变量之间的相关性。
此外，SPSS还提供了Pearson相关系数和Spearman等非参数相关系数的计算，用以衡量变量之间的线性关系和排序关系。
第六章：多变量分析多变量分析是一种用于处理多个自变量和因变量的方法。
SPSS 提供了多个多变量分析方法，如因子分析、聚类分析和多元方差分析等。
这些方法可以帮助我们探索多个变量之间的关系，并进行变量的降维和分类。
第七章：时间序列分析时间序列分析是研究随时间变化的数据的一种方法。
在SPSS 中，我们可以使用时间序列图、自相关图和平稳性检验等工具来分析时间序列数据的特征和趋势。
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。
课题_第11章 SPSS在时间序列预测中的应用 SPSS19.0软件使用教程
第11章SPSS在时间序列预测中的应用SPSS19.0软件使用教程在进入SPSS后，具体工作流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。
2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采用的检验方法。
3.按题目要求进行统计分析。
4.保存和导出分析结果。
下面就按这几步依次讲解。
§1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。
请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。
这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。
特别的，工具栏下方的是数据栏，数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。
该界面和EXCEL极为相似，由若干行和列组成，每行对应了一条记录，每列则对应了一个变量。
由于现在我们没有输入任何数据，所以行、列的标号都是灰色的。
请注意第一行第一列的单元格边框为深色，表明该数据单元格为当前单元格。
对Windows操作界面不熟悉的朋友可参见SAS入门第一课中的相关内容。
对数据表界面操作不熟悉的朋友可先学习一下EXCEL的操作（因为它的帮助是中文的）。
有的SPSS系统打开时会出现一个导航对话框，请单击右下方的Cancer按钮，即可进入上面的主界面。
1.1.2 定义变量该资料是定量资料，设计为成组设计，因此我们需要建立两个变量，一个变量代表血磷值，习惯上取名为X，另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病人，习惯上取名为GROUP。
对数据的统计分析格式不太熟悉的朋友请先学习统计软件第一课。
选择菜单Data==>Define Variable。
系统弹出定义变量对话框如下：该变量定义对话框在SPSS 10.0版中已被取消，这里的操作只适合9.0～7.0版的用户。
对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。
SPSS时间序列分析spss操作步骤
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。
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时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
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时间序列习题参考答案（6）
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数值值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原假设成立的概率值）。由于原假设（假设基本过程是独立的，也即假定时间序列所反映的随机过程是白噪声）成立的概率值都小于0.05，所以全部自相关均有显著性意义。
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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
（Applies models对话框
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自相关
（Autocorrelations ）
返回
Autocorrelations对话框
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时间序列习题参考答案（17）
SPSS数据统计分析入门指南
SPSS数据统计分析入门指南第一章：SPSS简介与安装SPSS是一款专业的统计分析软件，它可以帮助研究人员快速、准确地进行数据分析。
首先，我们需要从官方网站下载并安装SPSS软件。
安装完毕后，打开软件，界面分为数据视图和变量视图。
第二章：导入数据与数据整理在SPSS中，我们可以通过 Excel、CSV、以及其他常用的数据格式导入数据。
首先，我们需要在数据视图中创建变量，并按照特定的格式将数据导入到这些变量中。
之后，我们可以对数据进行清理和整理，包括去除重复值、填充缺失值等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
在SPSS中，我们可以使用各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等来描述数据的分布特征。
同时，SPSS还可以绘制柱状图、饼图、直方图等图表，更直观地展示数据。
第四章：推断性统计分析推断性统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
SPSS提供了多种推断性统计分析的方法，如方差分析、回归分析、t检验等。
这些方法可以帮助研究人员进行数据的比较、预测和关联性分析。
第五章：相关性分析相关性分析是用来判断两个或多个变量之间相关程度的方法。
SPSS提供了Pearson相关系数、Spearman相关系数、判定系数等方法来度量变量间的相关性。
通过相关性分析，我们可以了解变量间的相互影响关系，为进一步研究和决策提供依据。
第六章：因子分析因子分析是一种用于降维和变量提取的方法。
SPSS可以对变量进行因子分析，并提取出主要因子来解释变量间的关系。
因子分析可以帮助我们找到变量的潜在结构，进一步简化数据分析，提高模型的可解释性。
第七章：聚类分析聚类分析是将样本按照某种特征进行分类的方法。
SPSS提供了多种聚类算法，如K-means聚类、层次聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而对样本进行分类和比较。
第八章：时间序列分析时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。
SPSS时间序列
注：选择All points equal(等权移动
平均)和Endpoints Weighted by .5(端点为 0.5为权数的移动平均)。等权移动平均是仅 仅做一次4（或12）项的移动平均，而端点 为0.5为权数的移动平均是先做一次4（或 12）项的移动平均，再做一次两项的移动 平均移正。“4”或“12”项要看数据是季度 还是月度数据。
ERR_1：不规则变动的相对数 SAS_1： 利用季节因子调整了的数据Y/S=TI SAF_1： 季节因子S STC_1: 长期趋势T
关于利用SPSS进行预测
（一）利用SPSS进行季节调整，求出季节因子 SAF（S）、通过季节调整的序列SAS（SI）和长期 趋势STC（T）。 （二）利用SAS建立一个趋势方程，预测长期趋 势。即 SAS=a+bt
（三）外推预测某个时期的趋势值Tt。
（四）将Tt乘以相应的季节指数St，即
ˆ yt Tt St
第2项到第n-1项，移动平均分别为
1 STC2 ( SAS1 SAS2 SAS2 ) 3
1 STCn1 ( SASn2 SASn1 SASn ) 3
第1项到第n项，移动平均分别为
1 1 STC1 ( SAS1 SAS2 ) ( STC2 STC3 ) 2 2 1 1 STCn ( SASn SASn1 ) ( STCn1 STCn2 ) 2 2
S
i 1
p
i
（3）用SAFj去除实际的数据，得用季节调 整了的序列SAS。采取移动平均的方法对SAS 进行平滑，得STC（长期趋势）。。此移动平 均由于会首末各会少两项，从第3项到第n-2项， 3x3移动平均为
1 STCt ( SAST 2 2SAST 1 3SAST 2SAST 1 SAST 2 ) 9
用SPSS软件做时间序列分析[论文设计]
![用SPSS软件做时间序列分析[论文设计]](https://img.taocdn.com/s3/m/96c9da719a6648d7c1c708a1284ac850ad02047f.png)
用SPSS软件做时间序列分析
用SPSS软件做时间序列分析，有某公司2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。
要求：
1.画出序列趋势图
2.绘制出自相关图和偏自相关图
3.确定参数和模型
4.给出预测值
观测值序列图
2
税后盈利
3、确定参数和模型时间序列建模程序
模型摘要
4、给出预测值
2010年第三季度 139621.02万元2010年第四季度170144.55万元
剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图
SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列
给出预测值
2010年第三季度127487.38347万元2010年第四季度 140349.91149万元。
数据分析技巧如何使用SPSS进行常见统计分析
数据分析技巧如何使用SPSS进行常见统计分析数据分析是现代社会中重要的一项技能，而SPSS是目前最为常用的数据分析软件之一。
本文将介绍如何使用SPSS进行常见的统计分析，并分享一些数据分析技巧。
一、准备数据在使用SPSS进行统计分析之前，首先需要准备好所需的数据。
数据可以来自不同的来源，如问卷调查、实验结果等。
确保数据的完整性和准确性对于后续的分析至关重要。
二、数据导入在SPSS中，可以通过导入功能将数据从外部文件导入到软件中进行分析。
SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
导入数据时需要注意选择正确的数据类型和变量类型，并进行数据格式的转换和清理。
三、数据清洗数据清洗是数据分析的前提，通过删除或纠正数据中的错误或缺失值，确保数据的质量和一致性。
SPSS提供了强大的数据清洗功能，可以进行数据筛选、变量转换、缺失值处理等操作。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行统计概括和展示。
在SPSS中，可以使用频数分布表、均值、标准差等统计指标对数据进行描述性统计分析。
此外，还可以通过直方图、箱线图等图表形式展示数据的分布情况和异常值。
五、推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上对总体进行推断的统计方法。
SPSS提供了多种推断统计分析方法，如t检验、方差分析、回归分析等。
这些方法可以用于检验假设、比较群体差异、预测因果关系等。
六、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。
在SPSS中，可以使用相关系数、散点图等方法进行相关性分析。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联性，从而更好地理解数据。
七、因子分析因子分析是一种数据降维的方法，可以将一组相关变量转化为较少的无关因子。
在SPSS中，可以通过因子分析来探索数据的内在结构和维度。
通过提取主成分或因子，可以简化数据集，使得后续分析更加便捷。
八、时间序列分析时间序列分析用于研究数据随着时间变化的趋势和规律。
SPSS提供了多种时间序列分析方法，如趋势分析、季节性分析等。
实验spss中的时间序列分析
实验八spss11中的时间序列分析一、实验目的了解spss11中时间序列分析的简单方法二、实验原理介绍1.SPSS中时间序列分析简要介绍依时间顺序排列起来的一系列观测值称为时间序列，跟大部分的统计不同，这类资料的先后顺序是不能忽视的，更关键的是观测值之间不独立。
因此，这类数据不能用普通的统计方法解决。
时间序列分析（Time series）是专门用于分析这种时间序列资料的统计模型。
它考虑的不是变量之间的因果关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律，并为之建立数学模型。
时间序列分析的方法可以分为两大类：Time domain和Frequency domain。
前者将时间序列看成是过去一些点的函数，或者认为序列具有时间系统变化的趋势，它可以用不多的参数来加以描述，或者说可以通过差分、周期等还原成随机序列。
后者则认为时间序列是由数个正弦波成分叠加而成，当序列的确来自一些周期函数集合时，该方法特别有用。
不同的专业领域习惯用不同的方法：经济学习惯用Time domain，而电力工程专家则对Frequency domain更感兴趣。
下面讲述的都是Time domain由于时间序列模型的复杂性，它在spss中横跨了数据整理、统计分析和绘图三大部分，具体来说是：✧预处理模块：包括用于填充序列缺失值的Transform | replace Missing Values过程，建立时间变量的Data | Define dates过程和将序列平稳化的Transform | Create TimeSeries过程。
✧图形化观察/分析：时间序列在分析中高度依赖图形。
Spss为其提供了特有的观察工具：序列图（Sequence Chart）、自相关/偏自相关图（Autocorrelation Function，ACF & Autocorrelation Function，PACF）、交叉相关图（Crosscorrelation Function，CCF）、周期图（Periodogram）和谱密度图（Spectral Chart）。
SPSS的时间序列分析(共40张PPT)
3、异方差的非平稳时间序列，其各阶自相关函数显著不为零，且呈现
出正负交错，缓慢下降的趋势；偏自相关函数值也呈正负交均值函数、方差函数均为常数，自协方差函数
仅 常数是，时且间对间隔的t，函t数+。h∈如T二都阶使宽协平方稳差随E［机 y过t-程E定（义yt为）］：EE［（yytt+）h=-
E（yt+h）为 E（yt+h）］
存在且与t无关（只依赖于h）。
4.白噪声序列
白噪声序列是一种特殊的平稳序列。它定义为若随机序列｛yt｝由互不 相关的随机变量构成，即对所有s≠t，Cov(ys，yt)=0，则称其为白噪声序 列。白噪声序列是一种平稳序列，在不同时点上的随机变量的协方差为0。 该特性通常被称为“无记忆性”，意味着人们无法根据其过去的特点推测 其未来的走向，其变化没有规律可循。当模型的残差序列成为白噪声序列 时，可认为模型达到了较好的效果，剩余残差中已经没有可以识别的信息 。因此，白噪声序列对模型检验也是很有用处的。
11.3 时间序列的图形化观察及检验
• 时间序列的图形化及检验目的
通过图形化观察和检验能够把握时间序列的诸 多特征，如时间序列的发展趋势是上升还是下降， 还是没有规律的上下波动；时间序列的变化的周期 性特点；时间序列波动幅度的变化规律；时间序列 中是否存在异常点，时间序列不同时间点上数据的 关系等。
（6）单击Format 按钮定义图形的格式，可选择横向或纵向序列图；对于单变量序
列图，可选择绘制线图或面积图，还可选择在图中绘制序列的均值线；对多变量的 序列图，可选择将不同变量在同一时间点上的点用直线连接起来。
SPSS数据分析-时间序列模型
我们在分析数据时，经常会碰到一种数据，它是由时间累积起来的，并按照时间顺序排列的一系列观测值，我们称为时间序列，它有点类似于重复测量数据，但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多，而时间序列的时间点非常多，并且具有长期性。
这种数据资料首先先后顺序不能改变，其次观测值之间不独立，因此普通的分析方法不再适用，需要专门的时间序列模型，这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系，而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律。
时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间序列模型它分为时间序列由长期趋势、循环趋势、季节变化、不规则变化四部分组成，通过分析各部分如何结合以及如何相互作用来进行时间序列分析，代表模型有指数平滑模型 2.现代时间序列模型它把时间序列看做是一个随机概率过程，把任意时间内发生的事情看做是概率作用，由此进行分析，这种模型比传统时间序列模型计算量更大，代表模型有ARIMA模型时间序列模型对数据要求较高，并且不同的时间趋势有不同的分析方法，因此分析起来比较繁琐，在SPSS中使用的过程较多，主要有 1.数据预处理此过程包括填补缺失值、定义时间变量，时间序列平稳化，做一些分析前的准备 2.时间序列建模与预测此过程是选择合适的模型进行建模，并对模型进行各种检验和诊断，以达到最优效果 3.模型调优我们得出的模型只是针对这一段时间数据的预测，对于长期趋势是否适合还不得而知，随着时间推移，会有新的数据加入，因此需要对模型进行不断的调整校正。
下面我们看一个例子我们希望根据nrc的数据进行预测，收集了1947年1月至1969年12月的数据，希望据此预测1970年1-12月的数据，数据如下首先我们进行预处理的第一步：填补缺失值时间序列模型对数据完整性要求较高，并且对于缺失值，不能采取剔除的方法处理，因为这样会使周期错位，在SPSS中有两个过程可以对缺失值进行处理，分别是1.转换—替换缺失值2.分析—缺失值分析该过程专门用于分析并填充缺失值，比较全面，内容也包含上面的替换缺失值过程第二步：定义时间变量SPSS中需要专门设置时间变量，才可以进行后续的时间序列分析，否则即使直接输入时间数值，SPSS也无法自动识别数据—定义日期第三步：时间序列平稳化时间序列模型都是建立在序列平稳的基础上，一个平稳的随机过程有如下要求：均值、方差不随时间变化；自相关系数只与时间间隔有关，而与所处的时间无关。
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修补缺失值过程与对话框
返回 4
创建时间序列对话框
运行函数Lag 时的结果说明
返回 5
序列图
Sequence Charts
返回 6
序列图过程 主对话框
返回 7
时间轴参考线对话框
返回 8
定义时间轴的格式对话框
返回 9
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 10
建立时间序列模型
第17章 时间序列分析
Time Series
返回 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 2
各种时间序列分析过程
返回 3
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。
（Apply models ）
返回 29
Apply time Series model对s 话框
返回 30
自相关
（Autocorrelations）
返回 31
Autocorrelation对s 话框
返回 32
Options选项卡
返回 33
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 34
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 35
季节分解法
Seasonal Deccomposition
返回 36
季节分解主对话框
返回 37
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 38
频谱分析 Spectral Analyze
返回 39
谱图选择对话框
? 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
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 data17-07.sav）
返回 49
时间序列习题参考答案（2）
二、序列图分析
返回 50
时间序列习题参考答案（3）
返回 51
时间序列习题参考答案（4）
返回 40
频谱分析实例输出
模型描述
周期图
密度图
返回 41
互相关
Cross -Autocorrelation
返回 42
Cross-Autocorrelation对话框
返回 43
Options对话框
返回 44
互相关实例输出
模型描述
样品处理摘要
返回 45
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 18
自变量转换选项卡
返回 19
Байду номын сангаас
时间序列模型Statistics选项卡
返回 20
Time Serises Modler Plots选项卡
返回 21
Time Serises Modler Output Filter对话框
返回 22
Time Serises Modler Save选项卡
返回 23
返回
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
返回 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。
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
时间序列模型 Option选项卡
返回 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
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
返回 26
时间序列分析实例输出(2)
模型统计数据
返回 27
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 28
应用时间序列模型
Create models
返回 11
时间序列建模提示框
12
Time Serises Modeler对话框Variables选项卡
返回 13
专家建模标准模型选项卡
返回 14
判断异常值选项卡
15
指数平滑标准模型选项卡
返回 16
ARIMA Criteria Model 选项卡
返回 17
侦查异常值的选项卡
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。