如何用spss做时间序列简单季节性分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-05-23 22:40 标签：

带有年份的数据 或者是月份的数據或者是季度的数据，或者是周数据等 都可以作为时间序列比如说连续多年的销售数据，连续多个月份的每个地区的销售数据等

时间序列分析（SPSS数学建模）.pdf

第二講 时间序列分析 1 1 时间序列成分分析 1.1 时间序列的构成因素 时间序列中的数据（也称为观测值）总是由各种不同的 影响因素共同作用所至；換一句话说，时间序列中的数据 总是包含着不同的影响因素。我们可以将这些影响因素合并 归类为几种不同的类型并对各种类型因素嘚影响作用加以 测定。对时间序列影响因素的归类最常见的是归为3类： 长期趋势（SPSS 的名称为 Smoothed Trend-Cycle， 2 缩写stc）长期趋势是一种对事物的发展普遍和长期起 作用的基本因素。受长期趋势因素的影响事物表现出 在一段相当长的时期内沿着某一方向的持续发展变化。 这种变化最常见嘚是一种向上的发展对于经济现象而 言，通常由各种经济投入（如技术进步、劳动力、资金 等）所引起因此，长期趋势有时也可视作經济成长的 因素 3 季节周期因子（SPSS 的名称为 Season Factors Component）, 缩写 saf，季节周期也称为季节变动 是一种现象以一定时期（如一年、一月、一周等）为一 周期呈现较有规律的上升、下降交替运动的影响因素。 通常表现为现象在一年内随着自然季节的更替而发生 的较有规律的增减变化（如某些季节性商品的销售额、 旅游客流量、各月的降雨量等）形成季节周期的原因， 4 除了自然因素也有人为和社会因素。 不规则变动因子（SPSS嘚名称为Irregular Component, 缩写 err）不规则变动是一种偶然性、随机性、突发 性因素。受这种因素影响现象呈现时大时小、时起时 伏、方向不定、难以把握的变动。这种变动不同于前三 种变动它完全无规律可循，无法控制和消除例如战 争、自然灾害等。 5 【例】1993 年 1 月至 2000 年 12 月社会消费品月 零售总额的各成分图如下

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