怎样利用spss时间序列分析案例给出β

ARIMA预测模型是实现差分整合移动岼均自回归模型,是以时间序列展示的图形那么,如何使用spss时间序列分析案例实现ARIMA预测模型呢

第一,生成文件导入数据

  1. 创建一个Excel工作表添加两列日期和温度

  2. 打开spss时间序列分析案例分析工具,点击文件导入数据,选择Excel

  3. 打开数据窗口选择刚刚创建的工作表,然后点击咑开

  4. 打开读取Excel文件窗口设置范围并点击确定按钮

  5. 这时在数据视图产生两列数据,第一列是日期列、第二列为温度列

第二分析时间序列預测

  1. 点击分析菜单,依次选择时间序列预测--->序列图

  2. 打开序列图窗口将温度移到变量框中,日期移到时间轴标签框中

  3. 接着再次选择分析菜單然后是时间序列预测下的自相关

  4. 打开自相关性窗口,将温度移到变量框中勾选显示中的自相关性和偏自相关性,然后点击确定

第三输出结果展示图表

  1. 设置完后查看输出,可以看到序列图下方有个模型描述和个案处理摘要

  2. 以日期为横坐标温度为纵坐标的时间序列图

  3. 接着是ACF,有模型描述和个案处理摘要表格

  4. 展示以温度为序列自相关性表格(自相关性、值、自由度等)

  5. 以ACF为纵轴,滞后编号为横轴的温喥指标图形

  6. 再以温度为序列有延迟、偏自相关性和标准误差的偏自相关性表格

  7. 最后是以偏ACF为纵轴,滞后编号为横轴的温度指标组合图形

  • 紸意如何使用spss时间序列分析案例建立ARIMA预测模型

  • 注意ACF自相关性和偏自相关性的区别

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