大家好，spss时间序列分析相信很多的网友都不是很明白，包括时间序列分析 *** 有哪些也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于spss时间序列分析和时间序列分析 *** 有哪些的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
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一、SPSS-数据分析之时间序列分析
当数据与时间息息相关，常具有周期 *** 的变化规律，此时，时间序列分析是一个很好的发现分析及预测其发展变化的统计 *** ，接下来简要分享统计分析软件SPSS中时间序列分析的 *** 作。
答：时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据 *** 。
答：时间序列分析是通过研究历史数据的发展变化规律来预测事物的未来发展的统计学 *** 。公司营业额、销售额，人口数量，股票等方面的变化预测皆可通过此统计 *** 。
1.查看数据是否有缺失，若有，不便后续处理，则需进行替换缺失值。
转换→替换缺失值→选择新变量→输入新变量名称、选择替换缺失值 *** 。
3.平稳 *** 检验（平稳 *** 指的是期望不变，方差恒定，协方差不随时间改变）
检验 *** ：时序图检验、自相关图检验等。可通过创建时间序列实现数据的平稳化
结果（例：运行中位数——跨度为1，则等于原数据）
数据预处理后对数据进行分析研究——序列图、谱分析、自相关等。
1.序列图：分析→时间序列预测→序列图→根据需要选择变量、时间轴标签等。
结果（例）：可观察数据的大致波动情况。
2.谱分析：分析→时间序列预测→谱分析→根据需要选择变量、图表。
对于周期变化的数据，主要用于侦测 *** 隐含的周期或者节律行为；
对于非周期的数据，主要用于揭示 *** 演化过程的自相关特征。
3.自相关：分析→时间序列预测→自相关→选择变量及其他。
解读：直条高低 *** 自相关系数的大小，横轴1-16 *** 自相关的阶数，上下线之间是不具有统计学意义的，偏自相关是去除自相关系数的关联 *** 传递 *** 之后，用偏自相关系数考察剩余的相关 *** 是否还存在。
关于SPSS时间序列分析的简要介绍就结束啦！
二、SPSS时间序列 应用时间序列模型
SPSS时间序列：应用时间序列模型
一、应用时间序列模型（分析-预测-应用模型）
“应用时间序列模型”过程从外部文件加载现有的时间序列模型，并将它们应用于活动数据集。使用此过程，可以在不重新建立模型的情况下获得其新数据或修订数据可用的序列的预测值。模型是使用时间序列建模器过程生成的。
1、示例。假定您是一家大型零售店的库存经理，您负责管理5,000种产品。您曾使用专家建模器创建了一些模型，用来预测每种产品在未来三个月的销售情况。您的数据仓库每个月都会使用实际销售数据进行刷新，您希望使用这些数据来生成每月更新预测值。通过?应用时间序列模型?过程，您可以使用原有模型，然后只需重新估计模型参数以说明新数据即可实现此预测。
2、统计量。拟合优度测量：平稳的R方、R方(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)、更大绝对误差(MaxAE)、更大绝对误差百分比(MaxAPE)、标准化BIC准则。残差：自相关函数、偏自相关函数、Ljung-Box Q。图。跨所有模型的摘要图：平稳的R方、R方(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)、更大绝对误差(MaxAE)、更大绝对误差百分比(MaxAPE)、标准化BIC准则的直方图；残差自相关和偏自相关的箱图。单个模型的结果：预测值、拟合值、观察值、置信区间的上限和下限、残差自相关和偏自相关。
二、统计量（分析-预测-应用模型-统计量）
1、比较模型的统计量。这组选项控制如何显示包含所有模型的统计量的表。每个选项分别生成单独的表。可以选择以下选项中的一个或多个：
1.1、拟合优度。固定的R方、R方、均方根误差、平均绝对误差百分比、平均绝对误差、更大绝对误差百分比、更大绝对误差以及标准化的BIC准则的摘要统计量和百分位数表。
1.2、残差自相关函数(ACF)。所有估计模型中残差的自相关摘要统计和百分位表。此表只在重新估计模型参数时可用（?模型?选项卡上的根据数据重新估计）。
1.3、残差部分自相关函数(PACF)。所有估计模型中残差的部分自相关摘要统计和百分位表。此表只在重新估计模型参数时可用（?模型?选项卡上的根据数据重新估计）。
2、个别模型的统计量。这组选项控制如何显示包含每个模型的详细信息的表。每个选项分别生成单独的表。可以选择以下选项中的一个或多个：
2.1、参数估计。显示每个模型的参数估计值的表。为指数平滑法和ARIMA模型显示不同的表。如果存在离群值，则它们的参数估计值也将在单独的表中显示。
2.2、残差自相关函数(ACF)。按每个估计模型的延迟显示残差自相关表。该表包含自相关的置信区间。此表只在重新估计模型参数时可用（?模型?选项卡上的根据数据重新估计）。
1.3、残差部分自相关函数(PACF)。按每个估计模型的延迟显示残差部分自相关表。该表包含部分自相关的置信区间。此表只在重新估计模型参数时可用（?模型?选项卡上的根据数据重新估计）。
3、显示预测值。显示每个模型的模型预测值和置信区间的表。
三、图表（分析-预测-应用模型-图表）
序列。选择（选中）此选项可获取每个模型的预测值的图。只有在重新估计模型参数时（?模型?选项卡上的根据数据重新估计），观察值、拟合值、拟合值的置信区间以及自相关才可用。可以选择在图中包含以下一项或多项：
◎预测值。预测期的模型预测值。
◎拟合值。估计期的模型预测值。
◎预测值的置信区间。预测期的置信区间。
◎拟合值的置信区间。估计期的置信区间。
残差自相关函数(ACF)。显示每个估计模型的残差自相关图。
残差部分自相关函数(PACF)。显示每个估计模型的残差部分自相关图。
四、输出过滤（分析-预测-应用模型-输出过滤）
1、更佳拟合模型。选择（选中）此选项将在输出中包含更佳拟合模型。选择拟合优度测量并指定要包含的模型数。选择此选项不妨碍同时选择最差拟合模型。如果同时选择两者，则输出将由最差拟合模型和更佳拟合模型组成。
1.1、模型的固定数量。指定为n个更佳拟合模型显示结果。如果指定的数量超过模型的总数，则显示所有模型。
1.2、占模型总数的百分比。指定为其拟合优度值在所有模型的前n个百分比范围内的模型显示结果。
2、最差拟合模型。选择（选中）此选项将在输出中包含最差拟合模型。选择拟合优度测量并指定要包含的模型数。选择此选项不妨碍同时选择更佳拟合模型。如果同时选择两者，输出将由更佳拟合模型和最差拟合模型组成。
2.1、模型的固定数量。指定为n个最差拟合模型显示结果。如果指定的数量超过模型的总数，则显示所有模型。
2.2、占模型总数的百分比。指定为其拟合优度值在所有模型的后n个百分比范围内的模型显示结果。3、拟合优度。选择用于过滤模型的拟合优度测量。缺省值为固定的R方。
三、如何用SPSS进行时间序列分析
1、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。
2、在命令行输入lsycx,然后回车。
3、弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。
4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年：在workfile窗口中依次点击proc->Struct *** e。
5、弹出WorkfileStruct *** e窗口，将2003改为2004，然后点击ok，如图所示。
6、在Group窗口中输入2004年X的值，如图所示。
7、在equation窗口中点击Forecast。
9、在workfile窗口中会生成一个yf，双击打开它，如图所示，即可看到对2004年的预测值。
四、spss时间序列模型拟合度怎么看
在使用SPSS进行时间序列模型拟合时，可以通过以下几种 *** 来评估模型的拟合度：
1.残差分析：残差是指实际观测值与模型预测值之间的差距。通过观察残差的分布情况，可以判断模型是否能够很好地拟合数据。如果残差呈现正态分布，且其均值为0，说明模型拟合得较好。
2.R-squared值：R-squared值是一种常用的指标，用于衡量模型对数据的解释能力。它的值越高，说明模型对数据的解释能力越强，拟合度也就越好。
3.标准误差：标准误差是指模型预测值与实际观测值之间的平均差距。如果标准误差较小，说明模型的预测能力较好，拟合度也就越高。
五、如何使用SPSS做时间序列分析
1、我们在使用SPSS做数据分析的时候，有时需要利用SPSS做时间序列分析，那么时间序列分析应该注意什么和具体该如何去 *** 作呢？
2、首先，我们在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据用来做时间序列分析。在如图所示的对话框中“打开现有数据源”下面选择图示的excel文件。
3、然后在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择你输入数据的Excel sheet表格，单击“确定”。
4、接着，我们需要查看我们导入的数据，比如是否有缺失数据，数据的分布是怎么样的。 *** 一：点击左下角“数据视图”，查看原数据（使用数据不多的情况）； *** 二：依次点击“分析-描述统计-描述“查看数据情况（数据多的情况下推荐）。
5、在完成上面的步骤后，做时间序列分析前需要对数据进行一个预处理，即为数据定义日期。
6、首先，我们在如图所示的菜单上依次点击“数据--定义日期”。
7、接着，我们在弹出的“定义日期”对话框内，设置日期的格式。在图示的案例中，我们现在“年份，月”作为日期格式。
8、确定日期格式后，我们在SPSS数据表格里面的“数据视图”可以看到新 *** 的日期“Year”“Month”“Date”（新变量默认名称）。
9、首先，我们利用指数平滑法时间序列分析。指数平滑法的使用特点是将较大的权数放在最近的资料。
10、我们依次点击之一排菜单栏里面的“分析-预测-创建模型”，弹出“时间序列建模器”。
11、现在进行一些设置：在“变量”选项下，将需要进行时间序列预测的变量拖入图示的“因变量”框内；在 *** 中，选择“指数平滑法”。
12、其他的一些设置包括【统计量】，我们勾选“平稳的R方”“拟合优度”“显示预测值”；在【图表】中选“观察值”“预测值”“拟合值”；在【保存】中勾选“预测值”；在【选项】下填写我们需要预测到的指定日期。
13、全部设置完成后，点击【确定】，即可在输出文档里面看到时间序列建模程序显示的结果（右击结果图表可以 *** ，导出到Excel等 *** 作）。
14、我们还可以使用ARIMA模型来进行时间序列的预测，使用的特点是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
15、使用的 *** 和上面的类似，依次点击之一排菜单栏里面的“分析-预测-创建模型”，弹出“时间序列建模器”。
16、由于在指数平滑法中我们做了设置，这里就不需要再次设置。这里需要的设置是把【变量】下面的自变量拖入【因变量】框内和【自变量】框内，然后在 *** 中选择“ARIMA”即可。
17、全部设置完成后，单击确定，即可在刚才的输出文档里面看到使用ARIMA模型的预测结果（同样，这些结果右击可以进行 *** 导出等 *** 作）。
关于本次spss时间序列分析和时间序列分析 *** 有哪些的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。
