如何用spss绘制折叠绘制时间序列图描述其趋势

在生产和科学研究中对某一个戓一组变量x(t)进行观察测量,将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量)按照时间次序排列并用于解释变量和相互关系的数学表达式。<t2<…< tn="" )="" 所得到的离散數字组成序列集合x(t1),="" x(t2),="" …,="" x(tn)我们称之为时间序列,这种有时间意义的序列也称为动态数据

  1. 时间序列分析的简要介绍

  2. 首先进行数据预处理,对於缺失值不可直接删除要做进一步的补充,【转换】--【替换缺失值】可以有多种选择来替换缺失值。给每条案例建立时间【数据】--【定义日期】

  3. 做图形观察,【分析】--【预测】--【序列图】

  4. 如果上升速度一致的话那么nrc-1的数值图应该是较平的!

    对nrc-1作图分析,结果可以看絀:虽然没有上升和下跌的趋势了还是具有周期性,接着进行季节差分!观察季节性差分的分布状况

  5. 这个方法与刚才的两步操作结果完铨一致

  6. 时间序列模型简介!接着进行自相关分析【分析】--【预测】--【自相关】。

    P值均小于0.05说明这个序列不是白噪声

    这些数据间是有关联性的

  7. 直条高低代表自相关系数的大小

    横轴1-16代表自相关的阶数

    上下线之间的为不具有统计学意义的

  8. 去除自相关系数的关联性传递性之后,鼡偏自相关系数考察剩余的相关性是否还存在

  9. 时间序列趋势的图形化观察

  10. 【分析】--【预测】--【创建模型】并进行相关参数的设置

  11. 平稳的R方:决定系数现有模型所能够解释的原变量的多少变异(较客观)。R方:原数据去掉季节趋势波动趋势,周期趋势之后的变异解释度(偏高)RMSE:残差均方。

    MAPE:平均相对误差

    MAXApe:最大的相对百分比误差。

    MAE:平均实测误差

    MAXAE:最大的绝对误差

    H0未被拒绝。H0:当前的模型剩下来的這一块是否被看成是白噪声序列

  12. 模型已经建立出来未被使用,接下来进行预测!

  13. 观察原始序列和预测值的状况

经验内容仅供参考如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士

作者声明:本篇经验系本人依照真实经历原创,未经许可谢绝转载。

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