王燕时间序列分析第四章SAS程序汇编

手把手教你使用SAS进行数据分析SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的数据分析和统计软件，广泛应用于学术研究、商业分析、医学统计等领域。

本篇文章旨在手把手教读者如何使用SAS进行数据分析，并将内容按照类别划分成不同章节，以便提供更具体且丰富的内容。

第一章：SAS基础本章将介绍SAS的安装和基本设置，帮助读者快速上手。

首先，读者需要从SAS官方网站下载并安装SAS软件。

安装完成后，可以根据需要进行个性化设置，例如选择语言和界面风格等。

此外，还将介绍SAS的基本语法和常见命令，让读者了解如何打开、保存和导入数据集。

第二章：数据处理与清洗数据处理是数据分析的首要步骤，本章将详细介绍如何使用SAS进行数据处理和清洗。

首先，会介绍如何检查数据集的完整性，包括数据类型、缺失值和异常值等。

然后，会讲解如何进行数据变换，例如数据排序、合并和拆分等。

最后，会介绍如何处理缺失值，包括插补和删除处理。

第三章：数据探索和可视化数据探索和可视化是数据分析的关键环节，本章将重点介绍如何使用SAS进行数据探索和可视化。

首先，会介绍如何计算和描述性统计量，例如均值、中位数和标准差等。

然后，会讲解如何绘制常见的数据图表，例如直方图、散点图和箱线图等。

此外，还将介绍如何使用SAS进行数据透视和交叉分析，以便更深入地挖掘数据关系。

第四章：统计分析统计分析是数据分析的核心步骤，本章将介绍如何使用SAS进行常见的统计分析。

首先，会介绍基本的假设检验，例如t检验和方差分析等。

然后，会讲解回归分析的基本原理和应用，包括线性回归和逻辑回归等。

此外，还将介绍如何使用SAS进行聚类分析和因子分析等高级统计技术。

第五章：预测建模预测建模是数据分析的高级技术，本章将介绍如何使用SAS进行预测建模。

首先，会讲解时间序列分析的基本原理和应用，包括趋势分析和季节性分析等。

然后，会介绍如何使用SAS进行机器学习建模，例如决策树和随机森林等。

第四章时间序列分析由于反映社会经济现象的大多数数据是按照时间顺序记录的，所以时间序列分析是研究社会经济现象的指标随时间变化的统计规律性的统计方法。

.为了研究事物在不同时间的发展状况，就要分析其随时间的推移的发展趋势，预测事物在未来时间的数量变化。

因此学习时间序列分析方法是非常必要的。

本章主要内容：1. 时间序列的线图，自相关图和偏自关系图；2. SPSS 软件的时间序列的分析方法−季节变动分析。

§4.1 实验准备工作§4.1.1 根据时间数据定义时间序列对于一组示定义时间的时间序列数据，可以通过数据窗口的Date菜单操作，得到相应时间的时间序列。

定义时间序列的具体操作方法是：将数据按时间顺序排列，然后单击Date →Define Dates打开Define Dates对话框，如图4.1所示。

从左框中选择合适的时间表示方法，并且在右边时间框内定义起始点后点击OK，可以在数据库中增加时间数列。

图4.1 产生时间序列对话框§4.1.2 绘制时间序列线图和自相关图一、线图线图用来反映时间序列随时间的推移的变化趋势和变化规律。

下面通过例题说明线图的制作。

例题4.1：表4.1中显示的是某地1979至1982年度的汗衫背心的零售量数据。

试根据这些的数据对汗衫背心零售量进行季节分析。

（参考文献[2]）表4.1 某地背心汗衫零售量一览表单位：万件解：根据表4.1的数据，建立数据文件SY-11（零售量），并对数据定义相应的时间值，使数据成为时间序列。

为了分析时间序列，需要先绘制线图直观地反映时间序列的变化趋势和变化规律。

具体操作如下：1. 在数据编辑窗口单击Graphs→Line,打开Line Charts对话框如图4.2.。

从中选择Simple单线图，从Date in Chart Are 栏中选择Values of individual cases，即输出的线图中横坐标显示变量中按照时间顺序排列的个体序列号，纵坐标显示时间序列的变量数据。

第四章：非平稳序列的确定性分析题目一：()()()()()()()12312123121231ˆ14111ˆˆ2144451.1616T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T T xx x x x xx x x x x x x x x x x x x x x -------------=+++⎡⎤=+++=++++++⎢⎥⎣⎦=+++ 题目二：因为采用指数平滑法，所以1,t t x x +满足式子()11t t t x x x αα-=+-，下面式子()()11111t t t t t tx x x x x x αααα-++=+-⎧⎪⎨=+-⎪⎩ 成立，由上式可以推导出()()11111t t t t x x x x αααα++-=+-+-⎡⎤⎣⎦，代入数据得：2=5α. 题目三：()()()21221922212020192001ˆ1210101113=11.251ˆ 1010111311.2=11.04.5ˆˆˆ10.40.6.i i i xxxx x x x x αα-==++++=++++===+-=⋅∑（1）（2）根据程序计算可得：22ˆ11.79277.x= ()222019181716161ˆ2525xx x x x x =++++（3）可以推导出16,0.425a b ==，则425b a -=-. 题目四：因为,1,2,3,t x t t ==，根据指数平滑的关系式，我们可以得到以下公式：()()()()()()()()()()()()()()()221221 11121111 1111311. 2t t t t t tt x t t t x t t αααααααααααααααααααα----=+-------=-+---+--+++2+， ++2+用（1）式减去（2）式得：()()()()()221=11111.t t tt x t αααααααααααα-------------所以我们可以得到下面的等式：()()()()()()122111=11111=.t t t tt x t t αααααααα+-----------------()111lim lim 1.ttt ttxt tααα+→∞→∞----==题目五：1. 运行程序：最下方。

《时间序列分析》课程教学大纲课程编号：33330775课程名称：时间序列分析课程基本情况：1．学分：3 学时：51学时（课内学时：45 课内实验：6）2．课程性质：专业必修课3．适用专业：统计学适用对象：本科4.先修课程：概率论、数理统计、随机过程5．首选教材：王燕：《应用时间序列分析》，中国人民大学出版社，2008出版。

备选教材：王振龙等编著：《时间序列分析》，中国统计出版社，2000年。

6．考核形式：闭卷考试7．教学环境：多媒体教室及实验室一、教学目的与要求本课程是数理统计学的一个重要分支，先期需完成的课程有概率论、随机过程。

通过本课程的学习，使学生掌握时间序列数据的分析方法，包括时间序列简介、平稳时间序列分析、时间序列分解、非平稳序列的随机分析、多元时间序列分析。

利用Eviews软件进行本课程的实验教学。

二、教学内容及学时分配课程内容及学时分配表三、教学内容安排第一章时间序列分析简介【教学目的】1、了解时间序列的定义及常用分析方法；2、掌握时间序列的几个基本概念：随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关、记忆性。

【教学重点】时间序列的相关概念。

【教学难点】随机过程、系统自相关性。

【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节时间序列的定义第二节时间序列分析方法第三节时间序列分析软件EVIEWS简介第二章时间序列的预处理【教学目的】1、掌握平稳性检验的原理和方法；2、掌握纯随机性检验的原理和方法。

【教学重点】平稳时间序列的定义及统计性质。

【教学难点】时间序列的相关统计量。

【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节平稳性检验一、特征统计量二、平稳时间序列的定义三、平稳时间序列的统计性质四、平稳时间序列的意义五、平稳时间序列的检验第二节纯随机性检验一、纯随机序列的定义二、白噪声序列的定义三、纯随机性检验第三章平稳时间序列序列分析【教学目的】1、理解ARMA模型的定义及性质。

2、掌握平稳序列建模方法。

3、掌握平稳时间序列的预测【教学重点】平稳时间序列建模【教学难点】模型识别，参数估计，序列预测【教学方法】课堂讲授与上机实验【教学内容】第一节方法性工具一、差分运算二、延迟算子三、线性差分方程第二节 ARMA模型的性质一、AR模型二、MA模型三、ARMA模型第三节平稳序列建模一、建模步骤二、样本自相关系数与偏相关系数三、模型识别四、参数估计五、模型检验六、模型优化第四节序列预测一、线性预测函数二、预测方差最小原则三、线性最小方差预测的性质四、修正预测第四章非平稳序列的确定性分析【教学目的】1、理解时间序列的分解原理。

SAS统计软件在《时间序列分析》课程中辅助教学的探讨作者：肖莉来源：《科技创新导报》2011年第02期摘要:本文从SAS统计软件辅助教学的优越性、应注意的问题和结合实际案例这三方面探讨了SAS软件在《时间序列分析》课程中辅助教学的应用。

关键词:时间序列分析 SAS统计软件辅助教学中图分类号:G434 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)01(b)-0164-01《时间序列分析》是一门针对动态数据进行建模、预测,方法明确,内容丰富,实际应用性很强的一门统计学课程,在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用,并且在近20年中随着计算机技术的进步得到了迅猛的发展,该门课程的教学在整个统计学专业教学中是非常重要的。

在《时间序列分析》课程教学实践中,无论是教师还是学生常常会遇到一个实际而又棘手的问题就是数据处理,由于数据处理量大、计算方法复杂,已超出了靠手工完成的能力,必须采用统计软件来完成。

目前有许多统计软件可以进行时间序列分析,其中最权威的软件是SAS(Statistical Analysis System),该软件具有完备的数据访问、数据管理、数据分析和数据呈现功能,内有三十多个专用模块,各模块既可独立又可相联。

此外,在SAS软件中有一个专门进行计量经济与时间序列分析的模块:SAS/ETS(Econometric&Time Series),并且由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能,因此在进行海量数据的时间序列分析时具有其他统计软件无可比拟的优势。

本文将对在《时间序列分析》课程中引入SAS软件辅助教学进行探讨。

1 使用SAS统计软件多媒体辅助教学的优越性1.1 利用SAS软件,能方便、快捷地绘制图形、建立模型和进行预测,使教学过程变得直观、形象在《时间序列分析》课程中,往往要根据时间序列数据进行绘图、建模、计算、预测,但在同一个课时内根本无法完成这样的教学任务,而采用SAS软件辅助教学后,则可使绘图、建模、计算、预测一气呵成。

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：⼀、检验：1、平稳性检验：图检验⽅法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列⾃相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数k的增加，平稳序列的⾃相关系数ρ会很快地衰减向0（指数级指数级衰减），反之⾮平稳序列衰减速度会⽐较慢衰减构造检验统计量进⾏假设检验：单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、⽩噪声检验（Box.test（data，type，lag=n）——lag表⽰输出滞后n阶的⽩噪声检验统计量，默认为滞后1阶的检验统计量结果）1、Q统计量：type=“Box-Pierce”2、LB统计量：type=“Ljung-Box”⼆、模型1、ARMA平稳序列模型1.1平稳性检验1.2ARMA的p、q定阶——acf（），pacf（），auto.arima（）⾃动定阶1.3建模arima()1.4模型显著性检验：残差的⽩噪声检验Box.test（）；参数显著性检验t分布2、⾮平稳确定性分析2.1趋势拟合：直线、曲线（⼀般是多项式，还有其它函数）2.2平滑法移动平均法：SMA()——TTR包指数平滑法：HoltWinters()3、⾮平稳随机性分析3.1ARIMA1平稳性检验，差分运算2拟合ARMA3⽩噪声检验3.2疏系数模型arima（p,d,f）3.3季节模型可以叠加的模型4、残差⾃回归模型：4.1建⽴线性模型4.2对滞后的因变量间拟合线性模型，对模型做残差⾃相关DW检验。

dwtest()——lmtest包，增加选项order.by指定延迟因变量4.3对残差建⽴ARIMA模型5、条件异⽅差模型：异⽅差检验：LM检验ArchTest（）——FinTS包，⽤ARCH、GARCH模型建模第⼀章简介统计时序分析⽅法：1、频域分析⽅法2、时域分析⽅法步骤：1、观察序列特征2、根据序列特征选择模型3、确定模型的⼝径4、检验模型，优化模型5、推断序列其它统计性质或预测序列将来的发展时域分析研究的发展⽅向：1、AR，MA，ARMA，ARIMA（Box-Jenkins模型）2、异⽅差场合：ARCH，GARCH等（计量经济学）3、多变量场合：“变量是平稳”不再是必需条件，协整理论3、⾮线性场合：门限⾃回归模型，马尔科夫转移模型第⼆章时间序列的预处理预处理内容：对它的平稳性和纯随机性进⾏检验，最好是平稳⾮⽩噪声的序列1、特征统计量1.1概率分布分布函数或密度函数能够完整地描述⼀个随机变量的统计特征，同样⼀个随机变量族{Xt}的统计特性也完全由它们的联合分布函数或联合密度函数决定。

时间序列分析TimeSeriesAna1ysis一、课程基本信息课程编号：∏1094适用专业：统计学课程性质：专业必修开课单位：数学与数据科学学院学时：48学分：3考核方式：考试，平时成绩占总成绩的30%中文简介：《应用时间序列分析》研究按时间顺序记录下来的有序数据，对其进行观察和研究，找出事物发展的规律性，并对未来状态作出估计和预测。

应用足迹遍及日常生产、生活中各个环节。

作为数理统计的一个分支，时间序列分析遵循数理统计的基本原理，即利用观察信息估计总体性质。

在理论上是对统计专业基础课程的一个综合应用。

二、教学目的与要求本课程内容是统计学的重要分支，着重讲解时间序列分析的基本理论与方法，目的是为了让学生掌握该内容的基本理论和方法，并能运用到实践中去。

课程教学基本目标是使学生初步掌握利用时间序列分析方法处理问题的能力。

预修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计，回归分析后续课程：计量经济学，随机过程。

《时间序列分析》是一门数理与经济交叉的新兴学科，通过综合地采用数据建模、统计分析以及相关统计软件，将时间序列模型应用到金融和经济分析中，可用于金融产品以及金融衍生产品的预测，金融经济现象是定量分析。

在讲授课程的过程中，可以融入严谨求真的职业精神。

统计专业学生毕业后可能会进入银行、证券等金融机构,所以应该引导学生树立正确的人生价值观，以专业知识来提升学生的服务意识和创新意识，引导学生要注重责任感、使命感的培养。

教学过程中分别融入严谨的科学思维，实事求是的专业素养，学术道德与学术规范，不畏艰难、尽心尽力的敬业精神，社会热点选题中的爱国主义情怀、社会主义制度自信，实现民族复兴的理想和责任感等思政教育元素。

三、教学方法与手段本课程的教学以讲授为主，辅以习题练习、讨论与自学。

基本内容由老师讲授，通过习题课巩固，其余部分（主要是*号部分）由学生自学提高。

注意加强学习方法的引导及课外辅导，同时在教学中注意与几何直观相结合，逐步推广使用多媒体教学手段。

绝密★ 启用前2019 年普通高等学校招生全国统一考试理科综合能力测试注意事项：1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。

2．回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑，如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其它答案标号。

回答非选择题时，将答案写在答题卡上，写在本试卷上无效。

3．考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。

可能用到的相对原子质量：H 1 C 12 N 14 O 16 Mg 24 S 32 Fe 56 Cu 64一、选择题：本题共13个小题，每小题6分。

共78分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1．细胞凋亡是细胞死亡的一种类型。

下列关于人体中细胞凋亡的叙述，正确的是A •胎儿手的发育过程中不会发生细胞凋亡B •小肠上皮细胞的自然更新过程中存在细胞凋亡现象C.清除被病原体感染细胞的过程中不存在细胞凋亡现象D •细胞凋亡是基因决定的细胞死亡过程，属于细胞坏死2 .用体外实验的方法可合成多肽链。

已知苯丙氨酸的密码子是UUU ,若要在体外合成同位素标记的多肽链,所需的材料组合是①同位素标记的tRNA②蛋白质合成所需的酶③同位素标记的苯丙氨酸④人工合成的多聚尿嘧啶核苷酸⑤除去了DNA 和mRNA 的细胞裂解液A ．①②④B ．②③④C ．③④⑤D ．①③⑤3•将一株质量为20 g的黄瓜幼苗栽种在光照等适宜的环境中，一段时间后植株达到40 g,其增加的质量来自于A •水、矿质元素和空气B •光、矿质元素和水C.水、矿质元素和土壤D •光、矿质元素和空气4 •动物受到惊吓刺激时，兴奋经过反射弧中的传出神经作用于肾上腺髓质，使其分泌肾上腺素；兴奋还通过传出神经作用于心脏。

下列相关叙述错误的是A •兴奋是以电信号的形式在神经纤维上传导的B •惊吓刺激可以作用于视觉、听觉或触觉感受器C.神经系统可直接调节、也可通过内分泌活动间接调节心脏活动D •肾上腺素分泌增加会使动物警觉性提高、呼吸频率减慢、心率减慢5 •某种二倍体高等植物的性别决定类型为XY型。

时间序列分析——基于R 王燕答案第一章时间序列分析简介略第二章时间序列的预处理#========================================## 2.5习题-1##========================================library(tseries)par(mfrow=c(1,2))x=rep(1:20)temp=ts(x)plot(temp)#不是平稳序列as.vector(acf(temp)$acf[1:6])#序列的自相关系数递减到零的速度相当缓慢，#在很长的延迟时期里，自相关系数一直为正，#而后又一直为负，在自相关图上显示出明显的#三角对称性，这是具有单调趋势的非平稳序列#的一种典型的自相关图形式。

这和该序列时序#图显示的显著的单调递增性是一致的。

#======================================== ## 2.5习题-2##======================================== library(tseries)par(mfrow=c(1,2))volcano.co2=read.table('习题2.2数据.txt',sep='\t',header=F) data=ts(as.vector(t(as.matrix(volcano.co2))),start=c(1975,1)) plot(data)#不是平稳序列as.vector(acf(data,lag.max=23)$acf)#序列自相关系数长期位于零轴的一边。

这是#具有单调趋势序列的典型特征，同时自相关#图呈现出明显的正弦波动规律，这是具有周#期变化规律的非平稳序列的典型特征。

自相#关图显示出来的这两个性质和该序列时序图#显示出的带长期递增趋势的周期性质是非常#吻合的。

#========================================## 2.5习题-3##======================================== library(tseries)par(mfrow=c(1,2))rain=read.table('习题2.3数据.txt',sep='\t',header=F) data=ts(as.vector(t(as.matrix(rain))),start=c(1945,1)) plot(data)#该序列为平稳序列as.vector(acf(data,lag.max = 23)$acf)#该序列的自相关系数一直都比较小，#基本控制在2倍的标准差范闹以内，#可以认为该序列自始至终都在零轴附#近波动，这是随机性非常强的平稳时#间序列通常具有的自相关图特征。

SAS统计软件在《时间序列分析》课程中辅助教学的探讨摘要:本文从SAS统计软件辅助教学的优越性、应注意的问题和结合实际案例这三方面探讨了SAS软件在《时间序列分析》课程中辅助教学的应用。

关键词:时间序列分析SAS统计软件辅助教学《时间序列分析》是一门针对动态数据进行建模、预测,方法明确,内容丰富,实际应用性很强的一门统计学课程,在金融经济、气象水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用,并且在近20年中随着计算机技术的进步得到了迅猛的发展,该门课程的教学在整个统计学专业教学中是非常重要的。

在《时间序列分析》课程教学实践中,无论是教师还是学生常常会遇到一个实际而又棘手的问题就是数据处理,由于数据处理量大、计算方法复杂,已超出了靠手工完成的能力,必须采用统计软件来完成。

目前有许多统计软件可以进行时间序列分析,其中最权威的软件是SAS(Statistical Analysis System),该软件具有完备的数据访问、数据管理、数据分析和数据呈现功能,内有三十多个专用模块,各模块既可独立又可相联。

此外,在SAS软件中有一个专门进行计量经济与时间序列分析的模块:SAS/ETS(Econometric&Time Series),并且由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能,因此在进行海量数据的时间序列分析时具有其他统计软件无可比拟的优势。

本文将对在《时间序列分析》课程中引入SAS软件辅助教学进行探讨。

1 使用SAS统计软件多媒体辅助教学的优越性1.1 利用SAS软件,能方便、快捷地绘制图形、建立模型和进行预测,使教学过程变得直观、形象在《时间序列分析》课程中,往往要根据时间序列数据进行绘图、建模、计算、预测,但在同一个课时内根本无法完成这样的教学任务,而采用SAS软件辅助教学后,则可使绘图、建模、计算、预测一气呵成。

1.2 实施SAS软件辅助教学,能够使教学重点突出,教学难点容易理解,提高学生学习兴趣《时间序列分析》课程的教学重点是平稳时间序列分析和非平稳时间序列分析,教学难点则是这两种不同序列的建模,这些内容包含复杂的统计理论知识,还涉及到数学学科的相关内容,如随机过程、常微分方程等,这就要求学生有良好的数学基础知识,否则势必影响学生的学习积极性;另一方面,如将这些难度较大的知识用手工进行推导、演算,由于受到课时的限制,讲授内容的广度与深度都无法满足实际应用的需要。