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大数据分析-SPSS时间序列分析_spss时间序列分析案例

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大数据分析-SPSS时间序列分析_spss时间序列分析案例

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现实中很多统计资料都是按随机时间进行观测记录的,所以时间序列分析在实际分析中具有广泛的应用。

工具/原料

  • SPSS软件

  • 数据

    1.时间序列分析-指数平滑及ARIMA模型

    1. 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测。

    2. 2

      2.操作步骤

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    3. 3

      3.看看结果吧

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    4. 4

      4.ARIMA称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。

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      ibm spss statistices9 5.看看结果

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    2.季节分解

    1. 1.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动。主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法。

    2. 2.操作步骤

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  1. 时间序列分析-指数平滑及ARIMA模型
    cdadata2016-03-29 09:35