SPSS时间序列:应用时间序列模型
一、应用时间序列模型(分析-预测-应用模型)
“应用时间序列模型”过程从外部文件加载现有的时间序列模型,并将它们应用于活动数据集。使用此过程,可以在不重新建立模型的情况下获得其新数据或修订数据可用的序列的预测值。模型是使用时间序列建模器过程生成的。
1、示例。假定您是一家大型零售店的库存经理,您负责管理5,000种产品。您曾使用专家建模器创建了一些模型,用来预测每种产品在未来三个月的销售情况。您的数据仓库每个月都会使用实际销售数据进行刷新,您希望使用这些数据来生成每月更新预测值。通过?应用时间序列模型?过程,您可以使用原有模型,然后只需重新估计模型参数以说明新数据即可实现此预测。
2、统计量。拟合优度测量:平稳的R方、R方(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)、最大绝对误差(MaxAE)、最大绝对误差百分比(MaxAPE)、标准化BIC准则。残差:自相关函数、偏自相关函数、Ljung-Box Q。图。跨所有模型的摘要图:平稳的R方、R方(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对误差百分比(MAPE)、最大绝对误差(MaxAE)、最大绝对误差百分比(MaxAPE)、标准化BIC准则的直方图;残差自相关和偏自相关的箱图。单个模型的结果:预测值、拟合值、观察值、置信区间的上限和下限、残差自相关和偏自相关。
二、统计量(分析-预测-应用模型-统计量)
1、比较模型的统计量。这组选项控制如何显示包含所有模型的统计量的表。每个选项分别生成单独的表。可以选择以下选项中的一个或多个:
1.1、拟合优度。固定的R方、R方、均方根误差、平均绝对误差百分比、平均绝对误差、最大绝对误差百分比、最大绝对误差以及标准化的BIC准则的摘要统计量和百分位数表。
1.2、残差自相关函数(ACF)。所有估计模型中残差的自相关摘要统计和百分位表。此表只在重新估计模型参数时可用(?模型?选项卡上的根据数据重新估计)。
1.3、残差部分自相关函数(PACF)。所有估计模型中残差的部分自相关摘要统计和百分位表。此表只在重新估计模型参数时可用(?模型?选项卡上的根据数据重新估计)。
2、个别模型的统计量。这组选项控制如何显示包含每个模型的详细信息的表。每个选项分别生成单独的表。可以选择以下选项中的一个或多个:
2.1、参数估计。显示每个模型的参数估计值的表。为指数平滑法和ARIMA模型显示不同的表。如果存在离群值,则它们的参数估计值也将在单独的表中显示。
2.2、残差自相关函数(ACF)。按每个估计模型的延迟显示残差自相关表。该表包含自相关的置信区间。此表只在重新估计模型参数时可用(?模型?选项卡上的根据数据重新估计)。
1.3、残差部分自相关函数(PACF)。按每个估计模型的延迟显示残差部分自相关表。该表包含部分自相关的置信区间。此表只在重新估计模型参数时可用(?模型?选项卡上的根据数据重新估计)。
3、显示预测值。显示每个模型的模型预测值和置信区间的表。
三、图表(分析-预测-应用模型-图表)
序列。选择(选中)此选项可获取每个模型的预测值的图。只有在重新估计模型参数时(?模型?选项卡上的根据数据重新估计),观察值、拟合值、拟合值的置信区间以及自相关才可用。可以选择在图中包含以下一项或多项:
◎观察值。相依序列的观察值。
◎预测值。预测期的模型预测值。
◎拟合值。估计期的模型预测值。
◎预测值的置信区间。预测期的置信区间。
◎拟合值的置信区间。估计期的置信区间。
残差自相关函数(ACF)。显示每个估计模型的残差自相关图。
残差部分自相关函数(PACF)。显示每个估计模型的残差部分自相关图。
四、输出过滤(分析-预测-应用模型-输出过滤)
1、最佳拟合模型。选择(选中)此选项将在输出中包含最佳拟合模型。选择拟合优度测量并指定要包含的模型数。选择此选项不妨碍同时选择最差拟合模型。如果同时选择两者,则输出将由最差拟合模型和最佳拟合模型组成。
1.1、模型的固定数量。指定为n个最佳拟合模型显示结果。如果指定的数量超过模型的总数,则显示所有模型。
1.2、占模型总数的百分比。指定为其拟合优度值在所有模型的前n个百分比范围内的模型显示结果。
2、最差拟合模型。选择(选中)此选项将在输出中包含最差拟合模型。选择拟合优度测量并指定要包含的模型数。选择此选项不妨碍同时选择最佳拟合模型。如果同时选择两者,输出将由最佳拟合模型和最差拟合模型组成。
2.1、模型的固定数量。指定为n个最差拟合模型显示结果。如果指定的数量超过模型的总数,则显示所有模型。
2.2、占模型总数的百分比。指定为其拟合优度值在所有模型的后n个百分比范围内的模型显示结果。
3、拟合优度。选择用于过滤模型的拟合优度测量。缺省值为固定的R方。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20