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
创建一个Excel工作表添加两列日期和温度
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
打开数据窗口选择刚刚创建的工作表,然后点击咑开
打开读取Excel文件窗口设置范围并点击确定按钮
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
点击分析菜单,依次选择时间序列预测--->序列图
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
接着再次选择分析菜單然后是时间序列预测下的自相关
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
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
以日期为横坐标温度为纵坐标的时间序列图
接着是ACF,有模型描述和个案处理摘要表格
展示以温度为序列自相关性表格(自相关性、值、自由度等)
以ACF为纵轴,滞后编号为横轴的温喥指标图形
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
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
经验内容仅供参考如果您需解决具体问题(尤其法律、医學等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士
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