当前位置: 微经验 > 经验 > 文化 > 在SPSS中时间序列分析怎么做
1、在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据做时间序列分析,在显示的对话框中“打开现有数据源”下面选择excel文件。
2、在弹出的“打开Excel数据源”框内,“工作表”下面选择输入数据的Excel sheet表格,单击“确定”。
3、查看导入的数据,点击左下角“数据视图”,查看原数据。
4、检验数据是否符合正态分布,检验数据的平稳性。平稳用ARMA模型,利用自相关和偏相关图确定模型的参数,再通过参数检验和信息准则选择最优的模型。
1、时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素,然后综合这些因素,提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测,提取图像有关特征,并分析其变化过程与发展规模。当然,首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期,从而选择合适的遥感数据。
2、特点:简单易行,便于掌握,但准确性差,一般只适用于短期预测。
3、基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。
4、基本思想:根据系统的有限长度的运行记录(观察数据),建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型,并借以对系统的未来进行预报。
时间序列模型可用于实际中的描述、分析、预测、决策。
描述:
根据对系统进行观测得到的时间序列数据,用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。
分析:
当观测值取自两个以上变量时,可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化,从而深入了解给定时间序列产生的机理。
预测:
一般用ARMA模型拟合时间序列,预测该时间序列未来值。
决策:
根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上,即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。
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