第14章時間序列分析TimeSeries

返回第14章時間序列分析TimeSeries返回各種時間序列分析過程修補缺失值與創建時間序列指數平滑有關公式操作實例自回歸過程有關公式操作實例自回歸綜合移動平均過程操作實例季節分解過程操作實例習題14習題參考答案結束目錄返回各種時間序列分析過程自回歸綜合移動平均過程目錄返回分析內容指數平滑自回歸綜合移動平均季節分解法在做分析前，須對數據進行預處理，步驟：1對缺失值數據進行修補2定義相應的時間序列3對時序數據平穩性計算分析內容指數平滑在做分析前，須對數據進行預處理，步驟：各種時間序列分析過程返回各種時間序列分析過程返回修補缺失值過程與對話框返回Seriesmean:整個序列的均數來替換缺失值Meanofnearbypoints：相鄰若干點均數來替換Medianfonearbypoints：若干相鄰點中位數來替換Linearinterpolation：相鄰兩點平均值來替換Ineartrendatpoints：該點的線性趨勢（記錄號做自變量）修補缺失值過程與對話框返回Seriesmean:整個序列的創建時間序列對話框時間序列分析是建立在序列的平穩下的判斷序列是否平穩可以看它的均數和方差是否不再隨時間的變化而變化，自相關系數是否只與時間間隔有關而與所處的時間無關。通常，大多數時間序列不平穩，經常進行差分和對數轉換或平方根轉換進行平穩化處理創建時間序列對話框時間序列分析是建立在序列的平穩下的創建時間序列對話框運行函數Lag時的結果說明返回創建時間序列對話框運行函數Lag時的結果說明返回functionDifference非季節性差分Seasonaldifference跨距恒定間隔的季節性差分Centeredmovingaverage中心移動平均Priormovingaverage

時間序列當前值之前的跨距平均值Runningmedians包括當前值跨距的中位數Cumulativesum包括當前值累積總和Lag滯后Lead領先Smoothing混合數據平滑基礎上，計算新時序值function指數平滑ExponentialSmoothing返回指數平滑ExponentialSmoothing返回概念1958年，由holt提出，應用于無趨勢、非季節作為基本形式的時間序列的分析。估計是非線性的，其目標是使預測值和實測值間的均方差為最小。四種方法：Simple：研究時間序列數據無趨勢和季節變化Holt：使用于有線性趨勢、無季節變化Winters：使用于含有季節性因素的時間序列預測Custom：自定義，選擇趨勢和季節概念1958年，由holt提出，應用于無趨勢、非季節作為基本指數平滑有關公式（Simple法）

計算公式對第1個公式重新排列后得到：返回預測值是前一期預測值加上前一期預測值中所產生的誤差的修正值。誤差修正權數a，默認狀態下為0.1，通常在0.1-0.3之間。指數平滑有關公式（Simple法）計算公式對第1個公式重指數平滑有關公式（Holt法）三個方程式利用前一期的趨勢值bt1直接修正平滑值St用來修正趨勢值bt，趨勢值用相鄰兩次平滑值之差來表示進行預測，預測值為基礎值加上趨勢值乘以預測超前期數兩個參數α、γ（從0~1之間取值）返回指數平滑有關公式（Holt法）三個方程式利用前一期的趨勢指數平滑有關公式（Winters法）四個方程式其中（0<α<1）其中（0<γ<1）其中（0<β<1）公式中數據Xt為含有季節性因素的時間序列，St值是去除季節性因素的平滑值。L為季節的長度（每年的月數或季數），I為季節的修正系數。返回指數平滑有關公式（Winters法）四個方程式其中（0<指數平滑過程主對話框返回指數平滑過程主對話框返回指數平滑參數選項對話框返回指數平滑參數選項對話框返回指數平滑保存對話框返回指數平滑保存對話框返回Custom模型選擇項

返回Custom模型選擇項返回Simple法實例輸出計算結果返回紀錄某化工廠化工生產過程中每分鐘的溫度讀數，請對121分鐘的溫度度數作一次平滑預測Simple法實例輸出計算結果返回紀錄某化工廠化工生產過程中Holt法計算實例輸出

返回某廠從1977-2000年生產機器的銷售量，給出其2002年的預測銷售量Holt法計算實例輸出返回某廠從1977-2000年生產機Winters法實例輸出

返回按千人計的英國1955-1969年季度失業人數和gdp國內生產總值，預測1970年第四季度的失業人數和gdp值。Winters法實例輸出返回按千人計的英國1955-196自定義指數趨勢輸出返回自定義指數趨勢輸出返回自回歸Autoregression返回自回歸Autoregression返回自回歸有關公式用Xt，Xt-1，Xt-2，…，記在等間隔時間t，t-1，t-2，…上的過程值用Zt，Zt-1，Zt-2，…，記關于均值μ的偏差，即Zt=Xt–μ

p階自回歸（AR）：時間序列的當前值等于時間序列前一個的值同一個隨機誤差的線性組合，即：返回自回歸有關公式用Xt，Xt-1，Xt-2，…，記在等間隔時間計算自回歸方法精確極大似然方法：能夠處理缺失值數據，以及能夠使用滯后因變量作為自變量Cochrane-orcutt：當時間序列含缺失值，無效Prais-winsten：不使用于缺失值，比上法優計算自回歸方法精確極大似然方法：能夠處理缺失值數據，以及能夠自回歸過程主對話框返回自回歸過程主對話框返回保存對話框返回保存對話框返回選項對話框返回選項對話框返回案例變量weight為某養魚場歷年的年捕撈量。為了提高經營管理水平，需建立自回歸模型，預測2002年的捕撈量。案例變量weight為某養魚場歷年的年捕撈量。為了提高經營管自回歸分析實例輸出Prais-Winsten法計算結果返回自回歸分析實例輸出Prais-Winsten法計算結果返回

實測值和估計值之間的線圖實測值—可信區間線圖返回實測值和估計值之間的線圖實測值—可信區間線圖返回自回歸綜合移動平均（ARIMA）返回自回歸綜合移動平均（ARIMA）返回概述它估計非季節和季節平穩性的自回歸綜合移動平均模型，arima模型，也稱box-jenkins模型。可對包含季節趨勢的時序分析第一步：對數據差分第二步：選定合適的模型第三步：參數估計、檢驗。概述它估計非季節和季節平穩性的自回歸綜合移動平均模型，ari自回歸綜合移動平均過程主對話框返回自回歸綜合移動平均過程主對話框返回選擇參數對話框返回選擇參數對話框返回模型參數選擇返回模型參數選擇返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出1123返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出1123返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出24567返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出24567返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出3實測值與預測值的擬合線圖返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出3實測值與預測值的擬合線圖返回季節分解法SeasonalDeccomposition返回季節分解法SeasonalDeccompositi概述時間序列變化受多種因素影響，分為四種長期趨勢因素（t）季節變動因素（s）周期變動因素（c）不規則變動因素（i）時間序列看成四因素函數Y=f（t,s,c,i）加法模型和乘法模型Y=t+s+c+I,y=t*s*c*I乘法模型更常用，時序和長期趨勢用絕對值表示，季節變動、周期變動、不規則變動用相對值（百分數）表示概述時間序列變化受多種因素影響，分為四種季節分解主對話框返回季節分解主對話框返回季節分解法分析實例輸出

返回季節分解法分析實例輸出返回14習題1、

時間序列的基本概念。2、

時間序列分析過程中有哪幾種常用的方法？3、

對數據用時間序列模型進行擬合處理前，應做哪些準備工作？4、

在哪個過程中可進行缺失值的修補？5、

修補缺失值的方法共有幾種？6、

在哪個過程中可定義時間變量？7、

時間序列分析是建立在序列的平穩的條件上的，怎樣判斷序列是否平穩？

8、為什么要建一個時間序列的新變量？在SPSS的哪個過程中來建時間序列的新變量？

返回14習題1、

時間序列的基本概念。返回時間序列習題參考答案1、

時間序列是指一個依時間順序做成的觀察資料的集合。2、

時間序列分析過程中最常用的方法是：指數平滑、自回歸、綜合移動平均及季節分解。3、

先對數據進行必要的預處理和觀察，直到它變成穩態后再用這些過程對其進行分析。根據對數據建模前的預處理工作的先后順序，將它分為三個步驟：首先，對有缺失值的數據進行修補，其次將數據資料定義為相應的時間序列，最后對時間序列數據的平穩性進行計算觀察。4、

修補缺失值可在Transform菜單的ReplaceMissingValues過程中進行。5、

修補缺失值的方法共有五種，它們分別是：⑴、Seriesmean；⑵、Meanofnearbypoints；⑶、Medianofnearbypoints；⑷、Linearinterpolation；⑸、Lineartrendatpoint。6、

定義時間變量可在Data菜單的Definedates過程里實現。7、

判斷序列是否平穩可以看它的均數和方差是否不再隨時間的變化而變化、自相關系數是否只與時間間隔有關而與所處的時間無關。8、在時間序列分析中，為檢驗時間序列的平穩性，經常要用一階差分、二階差分，有時為選擇一個合適的時間序列的模型還要對原時間序列數據進行對數轉換或平方根轉換等。這就需要在已經建立的時間序列的數據庫中，再建一個新的時間序列的變量。在SPSS的CreateTimeSeries中可根據現有的數字型時間序列變量的函數建立一個新的變量。返回時間序列習題參考答案1、

時間序列是指一個依時間順序做成的預測的必要條件：

取得真實的數據

選擇正確的方法

挖掘更多信息返回返回預測的必要條件：

取得真實的數據

選擇正確的方法

挖掘更多信第14章時間序列分析TimeSeries

返回第14章時間序列分析TimeSeries返回各種時間序列分析過程修補缺失值與創建時間序列指數平滑有關公式操作實例自回歸過程有關公式操作實例自回歸綜合移動平均過程操作實例季節分解過程操作實例習題14習題參考答案結束目錄返回各種時間序列分析過程自回歸綜合移動平均過程目錄返回分析內容指數平滑自回歸綜合移動平均季節分解法在做分析前，須對數據進行預處理，步驟：1對缺失值數據進行修補2定義相應的時間序列3對時序數據平穩性計算分析內容指數平滑在做分析前，須對數據進行預處理，步驟：各種時間序列分析過程返回各種時間序列分析過程返回修補缺失值過程與對話框返回Seriesmean:整個序列的均數來替換缺失值Meanofnearbypoints：相鄰若干點均數來替換Medianfonearbypoints：若干相鄰點中位數來替換Linearinterpolation：相鄰兩點平均值來替換Ineartrendatpoints：該點的線性趨勢（記錄號做自變量）修補缺失值過程與對話框返回Seriesmean:整個序列的創建時間序列對話框時間序列分析是建立在序列的平穩下的判斷序列是否平穩可以看它的均數和方差是否不再隨時間的變化而變化，自相關系數是否只與時間間隔有關而與所處的時間無關。通常，大多數時間序列不平穩，經常進行差分和對數轉換或平方根轉換進行平穩化處理創建時間序列對話框時間序列分析是建立在序列的平穩下的創建時間序列對話框運行函數Lag時的結果說明返回創建時間序列對話框運行函數Lag時的結果說明返回functionDifference非季節性差分Seasonaldifference跨距恒定間隔的季節性差分Centeredmovingaverage中心移動平均Priormovingaverage

時間序列當前值之前的跨距平均值Runningmedians包括當前值跨距的中位數Cumulativesum包括當前值累積總和Lag滯后Lead領先Smoothing混合數據平滑基礎上，計算新時序值function指數平滑ExponentialSmoothing返回指數平滑ExponentialSmoothing返回概念1958年，由holt提出，應用于無趨勢、非季節作為基本形式的時間序列的分析。估計是非線性的，其目標是使預測值和實測值間的均方差為最小。四種方法：Simple：研究時間序列數據無趨勢和季節變化Holt：使用于有線性趨勢、無季節變化Winters：使用于含有季節性因素的時間序列預測Custom：自定義，選擇趨勢和季節概念1958年，由holt提出，應用于無趨勢、非季節作為基本指數平滑有關公式（Simple法）

計算公式對第1個公式重新排列后得到：返回預測值是前一期預測值加上前一期預測值中所產生的誤差的修正值。誤差修正權數a，默認狀態下為0.1，通常在0.1-0.3之間。指數平滑有關公式（Simple法）計算公式對第1個公式重指數平滑有關公式（Holt法）三個方程式利用前一期的趨勢值bt1直接修正平滑值St用來修正趨勢值bt，趨勢值用相鄰兩次平滑值之差來表示進行預測，預測值為基礎值加上趨勢值乘以預測超前期數兩個參數α、γ（從0~1之間取值）返回指數平滑有關公式（Holt法）三個方程式利用前一期的趨勢指數平滑有關公式（Winters法）四個方程式其中（0<α<1）其中（0<γ<1）其中（0<β<1）公式中數據Xt為含有季節性因素的時間序列，St值是去除季節性因素的平滑值。L為季節的長度（每年的月數或季數），I為季節的修正系數。返回指數平滑有關公式（Winters法）四個方程式其中（0<指數平滑過程主對話框返回指數平滑過程主對話框返回指數平滑參數選項對話框返回指數平滑參數選項對話框返回指數平滑保存對話框返回指數平滑保存對話框返回Custom模型選擇項

返回Custom模型選擇項返回Simple法實例輸出計算結果返回紀錄某化工廠化工生產過程中每分鐘的溫度讀數，請對121分鐘的溫度度數作一次平滑預測Simple法實例輸出計算結果返回紀錄某化工廠化工生產過程中Holt法計算實例輸出

返回某廠從1977-2000年生產機器的銷售量，給出其2002年的預測銷售量Holt法計算實例輸出返回某廠從1977-2000年生產機Winters法實例輸出

返回按千人計的英國1955-1969年季度失業人數和gdp國內生產總值，預測1970年第四季度的失業人數和gdp值。Winters法實例輸出返回按千人計的英國1955-196自定義指數趨勢輸出返回自定義指數趨勢輸出返回自回歸Autoregression返回自回歸Autoregression返回自回歸有關公式用Xt，Xt-1，Xt-2，…，記在等間隔時間t，t-1，t-2，…上的過程值用Zt，Zt-1，Zt-2，…，記關于均值μ的偏差，即Zt=Xt–μ

p階自回歸（AR）：時間序列的當前值等于時間序列前一個的值同一個隨機誤差的線性組合，即：返回自回歸有關公式用Xt，Xt-1，Xt-2，…，記在等間隔時間計算自回歸方法精確極大似然方法：能夠處理缺失值數據，以及能夠使用滯后因變量作為自變量Cochrane-orcutt：當時間序列含缺失值，無效Prais-winsten：不使用于缺失值，比上法優計算自回歸方法精確極大似然方法：能夠處理缺失值數據，以及能夠自回歸過程主對話框返回自回歸過程主對話框返回保存對話框返回保存對話框返回選項對話框返回選項對話框返回案例變量weight為某養魚場歷年的年捕撈量。為了提高經營管理水平，需建立自回歸模型，預測2002年的捕撈量。案例變量weight為某養魚場歷年的年捕撈量。為了提高經營管自回歸分析實例輸出Prais-Winsten法計算結果返回自回歸分析實例輸出Prais-Winsten法計算結果返回

實測值和估計值之間的線圖實測值—可信區間線圖返回實測值和估計值之間的線圖實測值—可信區間線圖返回自回歸綜合移動平均（ARIMA）返回自回歸綜合移動平均（ARIMA）返回概述它估計非季節和季節平穩性的自回歸綜合移動平均模型，arima模型，也稱box-jenkins模型。可對包含季節趨勢的時序分析第一步：對數據差分第二步：選定合適的模型第三步：參數估計、檢驗。概述它估計非季節和季節平穩性的自回歸綜合移動平均模型，ari自回歸綜合移動平均過程主對話框返回自回歸綜合移動平均過程主對話框返回選擇參數對話框返回選擇參數對話框返回模型參數選擇返回模型參數選擇返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出1123返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出1123返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出24567返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出24567返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出3實測值與預測值的擬合線圖返回自回歸綜合移動平均分析實例輸出3實測值與預測值的擬合線圖返回季節分解法SeasonalDeccomposition返回季節分解法SeasonalDeccompositi概述時間序列變化受多種因素影響，分為四種長期趨勢因素（t）季節變動因素（s）周期變動因素（c）不規則變動因素（i）時間序列看成四因素函數Y=f（t,s,c,i）加法模型和乘法模型Y=t+s+c+I,y=t*s*c*I乘法模型更常用，時序和長期趨勢用絕對值表示，季節變動、周期變動、不規則變動用相對值（百分數）表示概述時間序列變化受多種因素影響，分為四種季節分解主對話框返回季節分解主對話框返回季節分解法分析實例輸出

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時間序列的基本概念。2、

時間序列分析過程中有哪幾種常用的方法？3、

對數據用時間序列模型進行擬合處理前，應做哪些準備工作？4、

在哪個過程中可進行缺失值的修補？5、

修補缺失值的方法共