数据分析方法及软件应用--时间序列分析.pptx

数据分析方法及软件应用;时间序列分析;6.1 时间序列分析概述;;6.1.1 时间序列分析概述;;;;;;;6.1.2 时间序列分析的一般步骤 (重点);;;6.1.3 时间序列分析的特点;;6.2 数据准备;;;6.3 时间序列的图形化观察及检验;6.4.1 图形化及检验目的;;6.3.2 图形化观察工具;;;;;;;6.3.3 时间序列的检验方法;;6.3.4 图形化观察和检验的基本操作;;;;;;;;3. 绘制互相关图的基本操作 1) 分析——预测——互相关图。 2) 把需绘图的序列变量选到Variables框中。 要求两个序列均具有平稳性。;6.3.5 图形化观察应用举例;;具有上升趋势的非平稳序列;平稳序列的序列图示例;具有异方差性的非平稳序列;具有波动性的非平稳序列;具有周期性的非平稳序列;非平稳序列差分处理后变为平稳序列;2) 以各种序列绘制自相关函数和偏自相关函数图;正态白噪声的自相关函数;正态白噪声的偏自相关函数;正态白噪声的自相关函数图;正态白噪声的偏自相关函数图;一个上升趋势序列的自相关函数图;一个上升趋势序列的偏自相关函数图;一个异方差序列的自相关函数图;一个异方差序列的偏自相关函数图;一个周期性序列的自相关函数图;一个周期性序列的偏自相关函数图;一个非周期的波动性序列的自相关函数图;一个非周期的波动性序列的偏自相关函数图;2. 绘制互相关图的操作举例;互相关图;6.4 时间序列的预处理;6.4.1 预处理的目的和主要方法;;;;;;6.4.2 预处理的基本操作;;;用平滑法进行数据转换的操作 时间序列分析（模拟序列数据）.sav ;;;6.5 简单回归法和趋势外推法（自学,看书）;6.6 指数平滑法;6.6.1 指数平滑法的基本思想;6.6.2 指数平滑法的模型;;;;;3) 三次(三重) 指数平滑法，包括布朗三次指数平滑;;;;6.6.2 指数平滑法的基本操作;;;6.6.3 指数平滑法的应用举例;彩电出口量序列图;简单指数平滑模型;简单指数平滑模型输出的残差自相关函数和偏自相关函数;简单指数平滑法拟合效果图;Brown线性趋势模型;残差自相关函数和偏自相关函数图,具有明显的季节性;Brown线性趋势模型拟合效果图;Winters可加性模型;预测设定;均方根误差,比前面两个模型的更小;残差自相关函数和偏自相关函数图, 季节性趋势已消除;Winters可加性模型拟合效果图,更佳;;6.7 ARIMA模型;;6.8 季节分解模型;;数据分析方法及软件应用