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实验四非平稳序列的确定性分析 实验四非平稳序列的确定性分析 PAGE 实验四非平稳序列的确定性分析 实验四 非平稳序列的确定性分析 一、实验目的：熟悉REG过程和AUTOREG过程，并进行时间序列线性趋势拟合。熟悉NLIN过程，并使用其进行时间序列非线性趋势拟合。 二、实验内容 习题爱荷华州1984-1979年非农产品季度收入数据散点图（如下所示图1） 图1 由图分析确定拟合的非线性回归为，则，相关命令如下： proc nlin data= example4_6 METHOD=gauss; model x=a*t+b**t; parameters a= b=; =t; =t*b**(t-1); output predicted=xhat out=result; run; 迭代过程（如图所示图2） 图2 收敛状况（如图所示图3） 图3 估计信息摘要（如图所示图4） 图4 主要统计量（如图所示图5） 图5 参数信息摘要（如图所示图6） 图6 由此得到拟合模型为 近似相关矩阵（如图所示图7） 图7 为了看出拟合效果，将原序列值和拟合效果联合作图。命令如下 proc gplot data=result; plot x*t=1 xhat*t=2/overlay; symbol1 c=black i=none symbol2 c=red i=join run; quit; （如图8所示） 图8 我们可以看出拟合效果不错 习题 习题某地区1962-1970年平均每头奶牛的月度产奶量数据散点图（如下所示图9） 图9 由图分析确定拟合的非线性回归为，则，相关命令如下： data example4_1; input x@@; t=_n_; cards; 589 561 640 656 727 697 640 599 568 577 553 582 600 566 653 673 742 716 660 617 583 587 565 598 628 618 688 705 770 736 678 639 604 611 594 634 658 622 709 722 782 756 702 653 615 621 602 635 677 635 736 755 811 798 735 697 661 667 645 688 713 667 762 784 837 817 767 722 681 687 660 698 717 696 775 796 858 826 783 740 701 706 677 711 734 690 785 805 871 845 801 764 725 723 690 734 750 707 807 824 886 859 819 783 740 747 711 751 ; proc autoreg data=example4_1; model x=t; output out=result p=xcap; 结果如下（图10） 图10 拟合图如下（图11） 图11 习题某城市1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪数量散点图如