spss教程：時(shí)間序列分析：[2]繪制序列圖？1. 選擇相關(guān)的操作員按鈕，這是新手最難解決的問(wèn)題，而不是菜單中的“圖形”。2. 選擇相關(guān)變量作為序列圖中的變量。如果沒(méi)有特殊要求，則無(wú)需檢查其他選項(xiàng)。如

spss教程：時(shí)間序列分析：[2]繪制序列圖？

1. 選擇相關(guān)的操作員按鈕，這是新手最難解決的問(wèn)題，而不是菜單中的“圖形”。

2. 選擇相關(guān)變量作為序列圖中的變量。如果沒(méi)有特殊要求，則無(wú)需檢查其他選項(xiàng)。如果有其他選項(xiàng)，請(qǐng)參閱步驟4和5。

3. 結(jié)果顯示此圖像沒(méi)有其他選項(xiàng)。

4. "差分“轉(zhuǎn)換處理，其中鍵入“1”，即從第二個(gè)數(shù)據(jù)中減去第一個(gè)數(shù)據(jù)得到的值。

5. "自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換”，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換。當(dāng)然，我們可以同時(shí)選擇“差分”和“自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換”。

時(shí)間序列回歸分析步驟？

時(shí)間序列建模的基本步驟如下：

①通過(guò)觀測(cè)、調(diào)查、統(tǒng)計(jì)、抽樣等方法獲取被觀測(cè)系統(tǒng)的時(shí)間序列動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

②根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，繪制相關(guān)圖，進(jìn)行相關(guān)分析，得到自相關(guān)函數(shù)。相關(guān)圖可以顯示出變化的趨勢(shì)和周期，找到跳躍點(diǎn)和拐點(diǎn)。跳變點(diǎn)是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測(cè)值。如果跳變點(diǎn)是正確的觀測(cè)值，則應(yīng)在建模時(shí)加以考慮。如有異常，應(yīng)調(diào)整至預(yù)期值。拐點(diǎn)是指時(shí)間序列從上升趨勢(shì)突然變?yōu)橄陆第厔?shì)的點(diǎn)。如果存在拐點(diǎn)，則必須采用不同的模型來(lái)擬合時(shí)間序列，如閾值回歸模型。

③確定合適的隨機(jī)模型并擬合曲線，即用一般隨機(jī)模型擬合時(shí)間序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)于短時(shí)間或簡(jiǎn)單的時(shí)間序列，可以采用趨勢(shì)模型和帶誤差的季節(jié)模型進(jìn)行擬合。對(duì)于平穩(wěn)時(shí)間序列，可采用一般ARMA模型（自回歸滑動(dòng)平均模型）及其特殊的自回歸模型、滑動(dòng)平均模型或組合ARMA模型進(jìn)行擬合。當(dāng)觀測(cè)值超過(guò)50個(gè)時(shí)，一般采用ARMA模型。對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列，通過(guò)差分運(yùn)算將觀測(cè)到的時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時(shí)間序列，然后用適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛯?duì)差分序列進(jìn)行擬合。