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  • SPSS数据预测方法

    万次阅读 2018-05-21 18:34:17
    在做logistics回归之前,我们要先对你要做预测的变量做个相关分析,找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了,直接用我处理之后的数据。打开我们要分析的数据,单击“分析”,选择“回归”,然后选择“二元...

    在做logistics回归之前,我们要先对你要做预测的变量做个相关分析,找出和你因变量相关的自变量。我这里就不做了,直接用我处理之后的数据。


    打开我们要分析的数据,单击“分析”,选择“回归”,然后选择“二元Logistics回归”,弹出下面的界面,如图:

        

     把是否购买移到因变量框里面去,把消费金额和消费数量移动到协变量框里面去,然后单击“保存”按钮,弹出“Logistics回归:保存”界面,选择“预测值”下面的“概率”,之后咋爱单击浏览按钮,把模型保存到你想保存的位子,完成之后单击“继续”,回到刚刚的那个界面之后单击“确定”按钮,就进行了“Logistics回归分析”了。

     它会在你原始的数据表格里面新增加一列数据,这个就是那个事件发生的概率值,在二元Logistics回归里面,结果是用概率值来表示的,但是在0到0.5表示的就是不发生;0.5到1表示的就是发生。

       二元Logistics回归分析结果最重要的就是下面那张表格:方程式中的变量

        

    表格里面的第二列就是回归方程的系数,写成回归方程就是:

          logit(P) = 0.01*消费金额+(-2.725)*消费数量

    “常量”因为显著性为0.881大于0.05,所以可以说影响力小,可以忽略,加进去也可以(那个常量我问下别人,都说可以忽略,但是不敢确定,怕万一就加进去试一下,对比下结果)。

    接下来就是用已经建立好的模型来做预测

    打开你要预测的数据,然后单击“实用程序”,选择“评分向导”,浏览你刚刚保存模型的地址,有几个要注意的地方,直接看图:

        

     

        

    接下来直接就是下一步下一步就可以了,然后单完成,它会在你要预测的数据表里面新增加一列数据,也就是预测结果。

        

     

    这样我们的二元Logistics回归预测也就结束了。

     

    注意:

      1、在这里我只是进行了简单的二元Logistics回归分析,也就是说因变量只有两个:是和否,发生或者不发生,其实还有因变脸多种情况的,比如:高、低和中三种情况的。

      2、还有就是在这里也没有进行变量的处理,如果你的数据有很多的变量你肯定是要先进行降维的,我这里只是根据我之前的一些数据进行的分析,没有具体做那些预备工作的。

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  • 时间序列 - 案例按步骤详解 -(SPSS建模)

    万次阅读 多人点赞 2019-02-12 15:55:22
    时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,通过观察历史数据的变化规律预测未来的值。在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的。 准备工作:SPSS - 中文版 ...

    时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列,通过观察历史数据的变化规律预测未来的值。在这里需要强调一点的是,时间序列分析并不是关于时间的回归,它主要是研究自身的变化规律的。

    准备工作SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码,永久免费】

    第一步:导入数据

    路径:【文件】--【打开】--【数据】--【更改文件类型,找到你的数据】--【打开】--【然后会蹦出下图左中的筛选框,基本使用默认值就行,点确定】

    数据中,第一列为融资年月时间(2000-01~2018-12),第二列为融资金额(已脱敏),一共228行数据。

    既然是研究融资金额在各时间点上的变化规律,那么第一列的月份必须连续,因此部分月份会有缺失值存在。下面我们需要填补缺失值。

    第二步:数据预处理

    填补缺失值:

    【转换】--【替换缺失值】

    【1:选择存在缺失值的列名(金额)】--【2:点击箭头】--【3:重命名填补缺失值之后的列名】--【4:选择填补缺失值的方法】--【5:部分填补方法需要设置邻近点的跨度】--【6:所有方法设置好了之后,点击更改(勿忘)】--【7:点击确定】

             

    共有7个缺失值被邻近点的均值替换,填补之后的数据表为下图右所示。

    时间变量的定义:

     若需要按照月度(或年度)差分查看分布状况的话,我们还需要对时间列进行转换。

    第三步:做图观察

    【分析】--【预测】--【序列图】

    【变量(y轴,使用填补缺失值后的金额)】--【时间轴标签(x轴)】--【待熟悉之后可以尝试改变‘时间线’、‘格式’、‘转换’里的参数,现在先使用默认值】--【确定】

    输出:大致可以看出,金额随着时间的变化是有一定规律的。

    第四步:创建时间序列

    计算前后相邻两个数值之差

    输出:

     给‘金额_填补_之差’这一列作图观察数值的变化情况(操作步骤与第三步一样):

    图形输出:

    如果每个月金额的变化速度一致的话(即接近等差数列),那么‘金额_填补_之差’这一列的数值应该是比较平缓的!

    季节差分

    输出:

     给‘金额_填补_季节性查分’这一列作图观察数值的变化情况(操作步骤与第三步的区别是,需要勾选【差分】和【季节性差分】如下图所示):

    图形输出:

     第五步:自相关分析

    通过自相关看金额变量在时间上是否存在序列依存性。

    输出结果:

    自相关图中,Sig 小于理论显著性水平 0.01(或0.05) 即认为显著,这些数据间是有自相关的。

    第六步:创建模型

    【分析】--【预测】--【创建模型】

    输出:

    平稳的R方:决定系数,现有模型所能够解释的原变量的多少变异(较客观)。

    R方:原数据去掉季节趋势,波动趋势,周期趋势之后的变异解释度(偏高)。

    RMSE:残差均方。

    MAPE:平均相对误差。

    MAXApe:最大的相对百分比误差。

    MAE:平均实测误差。

    MAXAE:最大的绝对误差

    H0未被拒绝。H0:当前的模型剩下来的这一块是否被看成是白噪声序列。

    保存模型:【分析】--【预测】--【创建模型】

     对比预测值与实际值:

    按照第三步的操作(区别是 y 轴不仅仅是填充后的金额第一列,还需要选上 以 pre,LCL,UCL为前缀的三列)进行对比:

    第七步:预测

    【分析】--【预测】--【创建模型】

    输出(图表中蓝色线为预测值),同时数据表中也会自动保存具体的预测值:

    使用的时候导出就好,(左上角:【文件】--【另存为】)

     

     

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  • 在城镇规划中人口数量是极其重要的指标,城镇发展的各项规划都基于人 口规模的预测。如何科学合理地测算人口规模,决定着城镇规划的科学性和合理性 及前瞻性。本文对城镇规划人口预测提出了一种研究方法。
  • SPSS(十九)SPSS之时间序列模型(图文+数据集)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-17 22:32:38
    SPSS(十九)SPSS之时间序列模型(图文+数据集) 时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。正如人们常说,人生的出场顺序很重要,时间序列中隐藏着一些过去与未来的关系。时间序列...

    SPSS(十九)SPSS之时间序列模型(图文+数据集)

    时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。正如人们常说,人生的出场顺序很重要,时间序列中隐藏着一些过去与未来的关系。时间序列分析试图通过研究过去来预测未来。

    时间序列分析在工程、金融、科技等众多领域有着广泛的应用。在大数据时代,时间序列分析已经成为 AI 技术的一个分支,通过将时间序列分析与分类模型相结合,更好的应用于数据检测、预测等场景。

    时间序列模型简介

    • 依时间顺序排列起来的一系列观测值(观测值之间不独立)
    • 它考虑的不是变量间的因果关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律,并为之建立数学模型
    • 使用时间序列模型的前提:有足够长的数据序列;数据序列的变动是稳定而规律的

    另外一种理解方式:假如我们对一件事情研究其背后规律很久的话,可以收集到很多的自变量/影响因素去研究与因变量之间的关系,但是由于各种原因我们做不到,我们只能用一个t(时间)来替代所有的影响因素来研究自变量是如何变化的

     

    时间序列分析面临的问题

    时序应该在现实生活中应用的很广,但是为什么不常用这个模型呢?

    • 基础统计数据原因(数据收集)

    报表系统——质量问题
    统计口径——不统一
    范围变化、区域划分——变化

    • 理论和技术培训原因 

    之前没有好的工具来实现时间序列模型

     

    时间序列的方法分类

    • Time domain(最为常见的方法):将时间序列看成是过去一些点的函数,或者认为序列具有随时间系统变化的趋势,它可以用不多的参数来加以描述,或者说可以通过差分、周期等还原成随机序列。
    • Frequency domain:认为时间序列是由数个正弦波成份叠加而成,当序列的确来自一些周期函数集合时,该方法特别有用。 比如心电图
       

    时间序列的构成

    并不是每个序列都包含所有4种成分。比如以年为时间单位的序列就不会有季节变化;
    一些较短的序列也看不出循环变化。所以在分析的时候得具体情况具体分析。 

    • 长期趋势

    指一种长期的变化趋势。它采取一种全局的视角,不考虑序列局部的波动

    下图,整体呈下降趋势

    • 季节变化(Season)

    反映一种周期性的变化一般在一年中完成
    虽然称作“季节”,但是周期并不一定是季度,也可以是月、周等其它能在一年内完成的周期。因为,大多数的周期都以季节的形式出现,所以称作季节变化

    比较典型的季节变化例子:圣诞节效应;冷饮的销售情况

    • 循环变化(Cyclic)

    循环跨度超年

    指一种较长时间的周期变化。一般来说循环时间为2-15年。循环变化一般会出现波峰和波谷,呈现一种循环往复的现象。 
    比如:经济危机 

    • 不规则变化(error) 

    指时间序列中无法预计的部分,也可以理解为误差
    序列的随机波动 
    突发事件引起的 
    它是无法预测的 
    在分析中往往又将其称为白噪声

    它是时间序列中除去趋势、季节变化和自相关性之后的剩余随机扰动。由于时间序列存在不确定性,随机噪声总是夹杂在时间序列中,致使时间序列表现出某种震荡式的无规律运动。
    比如:911事件

     

    时间序列分析对长度的要求

    • 不同的序列分析方法对时间序列分析对长度不一样,建模过程一般都会做差分,差分会损失信息,差分得越多,相应要求的时间序列越长
    • 如果是稳定序列的话,历史数据越多,对预测的帮助越大
    • 如果存在周期,一般需要4个周期以上数理上认为应当在20个周期以上

           假如只有两三个周期,那周期性的分析就没有太大作用了

     

    对于时间序列问题有哪些基本分析思路

    看到数据其实不一定要上最复杂的方法

    • 平滑与季节分解(遇到比较简单的序列)

    用移动平均的方式消除波动,反映出主要的趋势

    • 回归模型

    如果在序列分析中我们考虑到自变量的话,根据历史数据建立相应的回归模型用于预测。甚至来说可以直接把时间当做自变量用于预测,当然我们知道回归时候要求残差是独立的,假如检验出来是非独立的话,我们可以去建一个自回归模型

    • ARIMA

    如果时间序列变化太复杂,我们可以采用ARIMA建模,现在最强大的时序建模方法。真正的时间序列模型建模分析方法
     

    平滑与季节分解

    • 是利用时间序列资料进行短期预测的一种方法。它的基本思想是:除去一些不规则变化后,时间序列将剩下一些基本的变化模式,而这种变化模式将延续到将来。
    • 描述时间序列数据的变化规律和行为,不去试图解释和理解这种变化的原因。例如:您可能发现在过去的一年里,三月和九月都会出现销售的高峰,您可能希望继续保持这样,尽管您不知道为什么。
    • 平滑的主要目的就是除去时间序列的不规则变化,把时间序列的基本变化模式突现出来,作为短期预测的基础。因此也有人把平滑称作“修匀”。
    • 平滑的方法很多。广义上说,可以认为回归也是一种平滑。因为拟合回归曲线可以把杂乱的观测数据修匀得到连续而光滑的曲线。
    • 移动平均和移动中位数等这些不同的平滑技术又被称为平滑器。平滑处理后,可以得到一些新的序列。不同的平滑器得到的新序列是不同的。选择合适的平滑器,寻求最佳的预测效果是平滑处理的关键。

     

    案例:NRC数据的建模预测

    美国1947年1月到1969年12月住宅建筑的数据,分析目的是希望能过通过历史数据来预测1970年全年的情况。

    数据集

    nrc是我们准备用于分析的变量

    nrc2又新增了12个月的数据,可以用来评价我们的预测效果

    556	556
    528	528
    545	545
    607	607
    701	701
    785	785
    874	874
    950	950
    1006	1006
    1093	1093
    1135	1135
    1070	1070
    891	891
    757	757
    874	874
    1028	1028
    1168	1168
    1257	1257
    1294	1294
    1305	1305
    1273	1273
    1203	1203
    1100	1100
    978	978
    846	846
    731	731
    763	763
    844	844
    981	981
    1086	1086
    1147	1147
    1171	1171
    1207	1207
    1238	1238
    1241	1241
    1171	1171
    1077	1077
    1031	1031
    1089	1089
    1276	1276
    1499	1499
    1703	1703
    1827	1827
    1898	1898
    1900	1900
    1785	1785
    1614	1614
    1427	1427
    1289	1289
    1188	1188
    1229	1229
    1288	1288
    1324	1324
    1399	1399
    1428	1428
    1409	1409
    1400	1400
    1397	1397
    1330	1330
    1200	1200
    1015	1015
    963	963
    1149	1149
    1234	1234
    1346	1346
    1437	1437
    1472	1472
    1486	1486
    1473	1473
    1481	1481
    1438	1438
    1309	1309
    1131	1131
    1057	1057
    1206	1206
    1363	1363
    1431	1431
    1570	1570
    1577	1577
    1550	1550
    1514	1514
    1481	1481
    1420	1420
    1294	1294
    1104	1104
    1029	1029
    1167	1167
    1347	1347
    1517	1517
    1627	1627
    1717	1717
    1770	1770
    1783	1783
    1759	1759
    1717	1717
    1650	1650
    1473	1473
    1379	1379
    1562	1562
    1753	1753
    1925	1925
    2064	2064
    2098	2098
    2082	2082
    2051	2051
    1983	1983
    1851	1851
    1656	1656
    1392	1392
    1305	1305
    1457	1457
    1618	1618
    1753	1753
    1884	1884
    1908	1908
    1895	1895
    1860	1860
    1798	1798
    1741	1741
    1567	1567
    1324	1324
    1206	1206
    1350	1350
    1486	1486
    1604	1604
    1718	1718
    1767	1767
    1796	1796
    1787	1787
    1761	1761
    1694	1694
    1513	1513
    1292	1292
    1192	1192
    1302	1302
    1421	1421
    1550	1550
    1702	1702
    1804	1804
    1876	1876
    1907	1907
    1954	1954
    1957	1957
    1832	1832
    1606	1606
    1493	1493
    1676	1676
    1907	1907
    2091	2091
    2253	2253
    2350	2350
    2358	2358
    2310	2310
    2232	2232
    2092	2092
    1883	1883
    1588	1588
    1408	1408
    1613	1613
    1804	1804
    1935	1935
    2112	2112
    2039	2039
    1982	1982
    1931	1931
    1860	1860
    1790	1790
    1644	1644
    1378	1378
    1221	1221
    1459	1459
    1720	1720
    1860	1860
    2059	2059
    2053	2053
    2053	2053
    2055	2055
    2041	2041
    1974	1974
    1807	1807
    1543	1543
    1368	1368
    1605	1605
    1906	1906
    2141	2141
    2377	2377
    2357	2357
    2377	2377
    2330	2330
    2210	2210
    2113	2113
    1965	1965
    1686	1686
    1492	1492
    1666	1666
    1950	1950
    2206	2206
    2421	2421
    2517	2517
    2553	2553
    2516	2516
    2500	2500
    2450	2450
    2230	2230
    1867	1867
    1678	1678
    1866	1866
    2068	2068
    2191	2191
    2385	2385
    2518	2518
    2541	2541
    2439	2439
    2327	2327
    2260	2260
    2118	2118
    1834	1834
    1639	1639
    1782	1782
    2000	2000
    2203	2203
    2429	2429
    2550	2550
    2561	2561
    2473	2473
    2377	2377
    2284	2284
    2136	2136
    1848	1848
    1644	1644
    1781	1781
    1979	1979
    2124	2124
    2287	2287
    2387	2387
    2351	2351
    2202	2202
    1978	1978
    1785	1785
    1614	1614
    1368	1368
    1248	1248
    1405	1405
    1613	1613
    1836	1836
    2107	2107
    2336	2336
    2471	2471
    2446	2446
    2375	2375
    2310	2310
    2191	2191
    1859	1859
    1655	1655
    1885	1885
    2262	2262
    2518	2518
    2628	2628
    2721	2721
    2790	2790
    2780	2780
    2678	2678
    2593	2593
    2454	2454
    2133	2133
    1940	1940
    2195	2195
    2540	2540
    2810	2810
    2962	2962
    2974	2974
    2880	2880
    2763	2763
    2648	2648
    2482	2482
    2288	2288
    	1961
    	1765
    	1986
    	2297
    	2485
    	2592
    	2650
    	2707
    	2721
    	2747
    	2735
    	2627


    时间序列操作的基本步骤

    • 预处理过程

    缺失值的填补 

    一般这两种方法我们比较常用


    时间变量的定义(spss对数据集进行了特殊标记,让spss知道其为序列数据,并非新增三个变量那么简单,必须是刚才进行下面的操作)


    时间序列的平稳化

    观测原始序列是什么分布,时间刻度这一块随便选一个时间自变量

    发现其有长期趋势及季节变化(大概一年)


    一次差分(假如序列匀速上升的话,一次差分序列后应该是平的)

    继续查看其变化(一次差分作为变量)

    确实序列变平了,但是随着时间增加季节变换还是存在的


    季节差分(把周期性也干掉),一阶:相邻的两个季节做相减

    看季节差分分布分布状况

    看到下面的序列,无长期趋势、无季节变换,可认为是一个比较平稳的序列了

    但是刚才上面在做一次差分后的序列,可以看出其序列随着时间增长离散程度会慢慢变大,后续分析可以考虑这一点,可以做变量变换。

    其实刚才上面的步骤不用那么麻烦,在序列图中即可观察

    当前周期:12在哪里设置呢?(在我们刚才定义日期选取的)

     

    关于数据平稳化问题:(非常详细的理论基础)

    大家可以参考

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/60023855

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/60648709

     

    时间序列趋势的图形化观察

    • Sequence Chart:序列图

    实际上就是一种特殊的线图

    • Autocorrelation Chart:做单个序列,任意滞后(包括负的滞后,也就是超前)的自相关和偏相关图

    对序列图的初步观察结果作进一步确认(检验其是不是白噪声序列)
    重点关心主要的相关趋势,然后再对模型进一步修正

    刚才我们认为做了一次差分和季节差分真的为平稳序列了吗?

    滞后n阶:隔了n个数据的自相关性

    Sig.<0.05,证明存在自相关的,不都是白噪声

    为了方便查看,给出了图,1到5阶都是存在统计学意义的

    自相关系数是有传递性的问题在里面的,spss就会计算偏自相关系数,屏蔽传递的效应后,看剩余的关联是否还存在

    自相关拖尾,偏自相关也拖尾,这两个是为了知道我们进行建模的

    自相关图:自回归系数的变化
    偏相关图:偏回归系数的变化

    假如他是以下模型,应满足下面的特征

    实际用起来,spss会提供一个自动分析的方法

    模型拟合
    几乎均可包含在ARIMA模型族中
    寻找适当的参数是一个反复尝试的过程

    生成 ARIMA 模型的基本步骤:

    1. 对序列绘图,进行 ADF 检验,观察序列是否平稳;对于非平稳时间序列要先进行 d 阶差分,转化为平稳时间序列;
    2. 经过第一步处理,已经得到平稳时间序列。要对平稳时间序列分别求得其自相关系数(ACF)和偏自相关系数(PACF),通过对自相关图和偏自相关图的分析,得到最佳的阶数p、q;
    3. 由以上得到的d、q、p ,得到 ARIMA 模型。然后开始对得到的模型进行模型检验。

    专家建模器:会在指数平滑模型和ARIMA模型里面选取

     

    R方相对于平稳的R方来说,是比较过于乐观的,假如数据是有波动趋势的,我们将趋势解释掉之后,占相当大的变异解释度进去了,平稳的R方比较客观

    RMSE(残差均方)

    MAPE(相对误差)

    MAXAPE(最大值相对误差)

    MAE(绝对误差)

    MAXAE(最大值绝对误差)

    正态化BIC(比较专业化的指标)

     

    当前模型剩下来的这块能否当成白噪声?

    H0:白噪声序列

    Sig.>0.05,剩下来的确实是白噪声序列

     

     

    如何让其做预测?怎么用时间序列?

    由于SPSS的一个小BUG,变量名前缀要修改一下,不能是中文

    对比一下原始序列和预测值效果

    我们想预测到久一点呢?

    假如我们有1970年的真实数据了,对比一下模型预测及真实数据差别

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    首先,对时间序列概念有一个大致的了解,即根据变量过去的观测值来预测同一变量的未来值,就是根据已有的历史数据预测未来。

    时间序列的特点:
    1. 1、现实的、真实的一组数据,而不是数理统计中做实验得到的。既然是真实的,它就是反映某一现象的统计指标,因而,时间序列背后是某一现象的变化规律。
    2. 2、动态数据。
    时间序列建模基本步骤是:
      1、用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
    1. 2、根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列,例如采用门限回归模型
    2. 3、辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算,化为平稳时间序列,再用适当模型去拟合这个差分序列。

    3. 时间序列主要考虑的因素是
      • 长期趋势(Long-term trend) 
      1. 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。
      2. 时间序列趋势一般为线性的(linear),二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。
      • 季节性变动(Seasonal variation)
      1. 按时间变动,呈现重复性行为的序列。
      2. 季节性变动通常和日期或气候有关。
      3. 季节性变动通常和年周期有关。
      • 周期性变动(Cyclical variation)
      1. 相对于季节性变动,时间序列可能经历“周期性变动”。
      2. 周期性变动通常是因为经济变动。
      • 随机影响(Random effects)
      预测技术主要包括两大类:
      • 指数平滑方法(Exponential smoothing models):
             描述时间序列数据的变化规律和行为,不去试图解释和理解这种变化的原因。例如:您可能发现在过去的一年里,三月和九月都会出现销售的高峰,您可能希望继续保持这样,尽管您不知道为什么。
      • ARIMA模型:
             描述时间序列数据的变化规律和行为,它允许模型中包含趋势变动、季节变动、循环变动和随机波动等综合因素影响。具有较高的预测精度,可以把握过去数据变动模式,有助于解释预测变动规律,回答为什么这样。

    下面就以一个实例在spss中演示时间序列建模的整个流程

    在spss中打开数据源,这是某超市2004-2015年的销售数据

    1、首先检查有没有缺失数据

    2、在图表构建器中观察销售额随时间变化趋势


    发现整体趋势向上,销售额逐年增加,在打开分析——预测——序列图,输入变量和时间轴标签


    可以看到销售额存在季节性波动,所以需要定义日期,打开 数据——定义日期,定义为年-季度-月份


    接着进行自相关分析,【分析】--【预测】--【自相关】。

    H0:不相关

    P值均小于0.05说明这个序列不是白噪声

    这些数据间是有关联性的

    是有自相关的


    3,打开分析——预测——周期性分解,进行季节因素分解,并观察数据季节性变化趋势





    4、构建预测模型

    打开  分析——预测——创建模型,如图


    先在方法中选用指数平滑法——简单,此时忽略季节因素


    输出模型


    可以看出R²=0.921,显著性P值小于0.05,模型拟合效果较好,然后选用holt线性趋势


    从结果来看,和简单条件时差不多,然后选用简单季节性条件,如图


    还可采用winter相乘法如图




    以上两种模型显著性检验均通过,且拟合度R²更接近1,显然考虑季节后,拟合优度更好。我们还可以选用专家建模器——ARIMA(自动回归移动平均模型)模型,同样考虑季节因素


    平稳的R²=0.321,模型拟合效果不是很好,P值大于0.05,接受原假设(此处p值>0.05是期望得到的结果),认为这个序列的残差符合随机序列分布,同时也没有离群值,说明数据拟合效果可以接受。

    3、根据模型预测未来销售额

    假如要预测此超市未来12个月的销售额,首先在时间序列建模器的保存选项中将'预测值'和置信区间打钩(置信度95%),导出模型文件这里可以保存预测模型,如图


    打开建模器—选项,填写预测最后终止日期


    然后就可以在主界面看到预测数据及2016年的每月销售额,以及预测模型,如图



    最后保存模型。并将预测数据和实际值比较

    最后注意

    • Sig.列给出了 Ljung-Box 统计量的显著性值,该检验是对模型中残差错误的随机检验;表示指定的模型是否正确。显著性值小于0.05 表示残差误差不是随机的,p值越大表示原假设成立的可能性越大,即数据是随机的可能性越大。(p>=0.05,说明残差序列通过了白噪声检验,则建模就可以终止了,因为没有信息可以继续提取.)
    • 平稳的R方:决定系数,现有模型所能够解释的原变量的多少变异(较客观)。
    • R方:原数据去掉季节趋势,波动趋势,周期趋势之后的变异解释度(偏高)。
    • 判断时间序列属于加法模型还是乘法模型:如果数据随时间季节波动基本维持恒定,使用加法模型,如果数据趋势随时间波动越来越大,则使用乘法模型



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