時間序列分析課件(PPT 82頁)

橫截麵數據時間序列數據
時間序列和回歸
例15.1 (數據：Tax.txt，Tax.sav)
時間序列的組成部分
去掉季節成分，隻有趨勢和誤差成分的例15.1的時間序列。
例15.1的時間序列分解出來的純趨勢成分和純季節成分兩條曲線
例15.1的時間序列分解出來的純趨勢成分和純誤差成分兩條曲線
指數平滑
例15.1時間序列數據的指數平滑和對未來的預測
Box-Jenkins 方法：ARIMA模型
ARIMA模型 ：AR模型
ARIMA模型 ：MA模型
ARIMA模型 ：ARMA模型
ARIMA模型：平穩性和可逆性
ARIMA模型：差分
ARMA模型的識別和估計
拖尾和截尾
acf和pacf圖
例：數據AR2.sav
ARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s模型
用ARIMA模型擬合tax.sav
用ARIMA模型擬合例tax.sav
例：數據tax.sav
新SPSS
用ARIMA模型擬合帶有獨立變量的時間序列
數據tsadds2.sav
新SPSS的時間序列實現
tsadds2.sav
Airport.sav
SPSS的實現:ARIMA模型
SPSS的實現:ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型擬合
公式：指數平滑模型
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