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9.7、SPSS应用时间序列模型—零基础入门教程

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SPSS教程 (1).png

【课程摘要】

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,其中应用时间序列模型(Time Series Modeling)是其重要的功能之一。应用时间序列模型是一种利用时间序列数据进行预测和分析的方法,可以帮助研究人员揭示数据的趋势、季节性和周期性等特征。通过SPSS的应用时间序列模型功能,可以选择适当的模型,如ARIMA模型、指数平滑模型等,并进行模型参数估计和预测。应用时间序列模型可以帮助研究人员进行数据的趋势分析、季节性调整和未来预测,从而更好地理解数据的变化规律和趋势。
【详细教程】

SPSS应用时间序列模型


一、参数设置


(1)打开数据文件,选择“分析” →“预测” →“应用模型” ,弹出“应用时间序列模型”对话框,如下图所示,各项含义如下。


1.png


●    模型选项卡


➢   模型文件输入框:单击按钮,打开XML模型文件。


➢   “模型参数和适合度量的好处”栏中提供了两种设置模型参数和适合度量的好处的方式。


✧   从模型文件中加载:表示直接从模型文件中读取。


✧   从数据中重新评估:表示利用当前数据重新估计模型参数,但不改变引入的XML模型的结构,例如   模型文件是ARMIA(1,0,1),重新估计只估计参数值,不改变模型的形式,但是异常值来自模型文件,不对其重新检测。


✧   估计期:重新估计模型参数的数据集,系统默认是全部数据,可以使用“数据”菜单中的“选择个案”功能重新定义估计期。


➢   预测期用来定义预测期。


(2)除了模型选项卡外,其余选项卡的设置与创建模型中基本相同。


二、应用时间序列模型的SPSS实现


实例:以创建时间序列模型创建的catalog01.sav为模型基础,在catalog.sav基础上加上1999年1月到6月的数据形成新数据集catalog02.sav进行预测1999年7月到12月的男装销售量,来说明时间序列模型的应用。


视频文件:视频文件\Chapter16\创建时间模型和应用时间模型.avi


(1)打开catalog02.sav文件,定义时间日期参照序列图,这里不再重复介绍。


(2)选择“分析” →“预测” →“应用模型”弹出“应用时间序列模型”对话框。


(3)在“模型文件”栏中单击     按钮,打开XML模型文件catalog01.xml ,在“模型参数和适合度量的好处”栏中勾选“从数据中重新估计” ,在“预测期”栏中勾选“模型评估期后的第一个个案到指定日期之间的个案”选项, 日期中的“年”输入框输入1999,“ 月”输入框输入12。


(4)statistics 、图等选项卡的设置同创建时间序列模型一样。


(5)完成所有设置后,单击腿按钮执行命令。


三、应用时间序列模型的结果分析


输出的结果中,各表的含义同创建时间序列模型中的一样。



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