SPSS时间序列分析解析

季节性arima模型sarima模型移动平均自回归模型时间序列SPSSAU季节Sarima模型分析Contents1背景 (3)2理论 (4)3操作 (4)4 SPSSAU输出结果 (4)5文字分析 (4)6剖析 (7)季节性Sarima模型，其是在arima模型（移动平均自回归模型）基础上多出一个季节性（seasonal）。

比如某旅游景点的销售额数据，每年中有夏天的6/7/8共3月为旺季，但是其它时间是淡季，但每年整体的销售额均呈现出一定逐步上升趋势。

在模型构建时就需要考虑该周期性因素，即此处的周期值S=12（1年为12月）。

Sarima模型正是处理此类带有明显周期性的时间序列数据而生，其它理论内容与arima基本一致。

除开上述中的参数值即周期值S=12，Sarima模型还涉及另外3个参数值即P/D/Q，此这3个参数值与arima模型的p/d/q意义保持一致。

具体细节内容可参见SPSSAU中arima帮助手册。

对于Sarima模型的构建时，建议有三种方法。

1是SPSSAU自动化法，即设置好周期S值后，另外p/d/q/P/D/Q共6个参数值由系统自动寻优找到；2是半自动法，研究者可试图先找出一些可能的参数值模型，然后记录下该模型的AIC/BIC/均方根误差RMSE指标，并且针对多个模型进行对比，AIC/BIC这两个信息准则值越小意味着模型越优，类似地均方根误差RMSE指标表示模型残差的平均gap值，该指标也是越小越好，对比多个潜在模型然后先出最优模型；3是纯手工建模法，即分别找到差分参数值d/D值，以及结合偏自相关图主动判断得到p/q/P/Q四个参数值，相对来看，纯手工建模法较为复杂且带有较强的主观性，并且在Sarima模型时有时候数据量较小导致无法有效的观察得到P/Q参数值等，因而建议研究者直接使用自动化法，也或者半自动法建模。

关于手工建模法，其有着一定的主观性且其并没有固定的分析流程，SPSSAU建议研究者可按下述步骤进行模型构建，分别如下：用‘时序图’直观查看和判断周期值。

根据时间做趋势分析的软件
1. Tableau：Tableau Desktop有一款Time Series分析模板，可以帮助你格式化和分析大量时间相关数据，例如时间序列预测、季节性趋势模型、周期性和趋势分解等。

2. RapidMiner：RapidMiner提供了以图表和可视化方式呈现时间序列数据的功能，例如曲线图、散点图、堆叠区域图和热度图。

3. SAS：SAS的时间序列分析工具包括进行时间序列分解和分析、拟合趋势模型、季节性调整和预测等。

4. SPSS：SPSS拥有一系列时间序列建模功能，包括曲线拟合、趋势分析、周期性分析等，适用于预测、深度分析等。

5. Microsoft Excel：Excel可以通过数据透视表和透视图来呈现和分析实时时间序列数据，并运用其影响、变化分析和预测的功能。

6. Power BI：Power BI具有从多个角度呈现时序数据的功能，包括散点图、堆叠图、面积图和K线图，可以实现时间序列预测等。

7. Google Analytics：Google Analytics内置的报表可帮助分析趋势并预测网站或应用的性能，包括访问量、转化率和用户行为。

8. Google Trends：Google Trends是一个免费的分析工具，展示和比较事物的流行度随着时间的变化。

可以通过关键词和位置信息来指定感兴趣的领域和地域。

SPSS软件中常用统计分析方法：均值比较与检验方差分析（参数检验）非参数检验相关分析回归分析聚类分析与判别分析因子分析与对应分析时间序列分析生存分析尺度分析（心理学）多响应变量分析常用统计图形条形图、线图和面积图圆图高低图帕累托图控制图箱图和误差条图散点图直方图P-P和Q-Q图序列图时间序列图审计抽样所谓审计抽样，是指注册会计师在实施审计程序时，从审计对象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据测试结果，推断审计对象总体特征的一种方法。

目录审计抽样，是指注册会计师对某类交易或账户余额中低于百分之百的项目实施审计程序，使所有抽样单元都有被选取的机会。

审计抽样，是指内部审计人员在内部审计活动中，采用适当的抽样方法从被审查和评价的审计总体中抽取一定数量有代表性的样本进行测试，以样本审查结果推断总体特征并作出相应结论的过程。

1、抽样审计不同于详细审计。

详细审计是指百分百地审计对象总体中的全部项目，并根据审计结果形成审计意见。

而抽样审计是从审计对象总体根据统计原理选取部分样本进行审计，并根据样本推断总体并发表审计意见。

2、审计抽样不能等同于抽查。

抽查作为一种技术，可以用于审前调查、确定审计重点、取得审计证据，在使用中无严格要求。

而审计抽样作为一种审计方法，需运用统计原理，并严格按规定的程序和抽样方法的要求实施。

3、抽样审计一般可用于逆查、顺查、函证等审计程序，也可用于符合性测试和实质性测试；但审计师在进行询问、观察、分析性复核时则不宜运用审计抽样。

（1）统计抽样和非统计抽样。

审计抽样统计抽样和非统计抽样的相同点：A、都需合理运用专业判断；B、都可以提供审计所要求的充分、适当的证据；C、都存在某种程度的抽样风险和非抽样风险。

统计抽样和非统计抽样的根本区别：统计抽样时利用概率法则来量化控制抽样风险；非统计抽样中，注册会计师全凭主观标准和个人经验确定样本规模和评价样本结果。

只要设计得当，非统计抽样也可达到统计抽样一样的效果。

想象一下，你的任务是：根据已有的历史时间数据，预测未来的趋势走向。

作为一个数据分析师，你会把这类问题归类为什么？当然是时间序列建模。

从预测一个产品的销售量到估计每天产品的用户数量，时间序列预测是任何数据分析师都应该知道的核心技能之一。

常用的时间序列模型有很多种，在本文中主要研究ARIMA模型，也是实际案例中最常用的模型，这种模型主要针对平稳非白噪声序列数据。

时间序列概念时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周月等。

通过对这些时间序列的分析，从中发现和揭示现象发展变化的规律，并将这些知识和信息用于预测。

比如销售量是上升还是下降，是否可以通过现有的数据预测未来一年的销售额是多少等。

1 ARIMA（差分自回归移动平均模型）简介模型的一般形式如下式所示：1.1 适用条件●数据序列是平稳的，这意味着均值和方差不应随时间而变化。

通过对数变换或差分可以使序列平稳。

●输入的数据必须是单变量序列，因为ARIMA利用过去的数值来预测未来的数值。

1.2 分量解释●AR(自回归项)、I(差分项)和MA(移动平均项)：●AR项是指用于预测下一个值的过去值。

AR项由ARIMA中的参数p定义。

p值是由PACF图确定的。

●MA项定义了预测未来值时过去预测误差的数目。

ARIMA中的参数q代表MA项。

ACF图用于识别正确的q值●差分顺序规定了对序列执行差分操作的次数，对数据进行差分操作的目的是使之保持平稳。

ADF可以用来确定序列是否是平稳的，并有助于识别d值。

1.3 模型基本步骤1.31 序列平稳化检验，确定d值对序列绘图，进行ADF 检验，观察序列是否平稳（一般为不平稳）；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1.32 确定p值和q值(1)p 值可从偏自相关系数（PACF）图的最大滞后点来大致判断，q 值可从自相关系数（ACF）图的最大滞后点来大致判断(2)遍历搜索AIC和BIC最小的参数组合1.33 拟合ARIMA模型(p,d,q)1.34 预测未来的值2 案例介绍及操作基于1985-2021年某杂志的销售量，预测某商品的未来五年的销售量。

时间序列分析是一种用于处理和分析时间序列数据的方法，它可以帮助我们理解数据的变化趋势、周期性、随机性等特征。

以下是在时间序列分析中常用的8种方法：
1. 描述性统计：这是最基本的数据分析方法，包括平均值、中位数、标准差、极值等。

2. 趋势图：将数据以图表的形式展示出来，可以直观地看到数据的变化趋势。

3. 季节性分析：如果数据具有季节性特征，可以使用季节性指数、移动平均法等方法来分析。

4. 回归分析：通过建立回归模型，对时间序列数据进行拟合，以预测未来的数据。

5. 滑动平均模型（SMA）：这是一种常用的时间序列分析方法，可以平滑短期波动，反映价格或指数的长期变化趋势。

6. 指数平滑：这是一种基于时间序列数据的平滑方法，可以处理时间序列数据的非平稳性问题。

它有多种形式，如一次指数平滑、二次指数平滑等。

7. ARIMA模型：这是一种常用于时间序列分析的模型，可以自动处理时间序列数据的平稳性和季节性变化。

8. 时间序列预测的神经网络方法：这种方法利用神经网络对时间序列数据进行训练，以预测未来的数据。

这些方法各有优缺点，具体使用哪种方法取决于数据的特征和需求。

在应用这些方法时，需要注意数据的清洗和预处理，以及对结果的解读和分析。

另外，随着数据科学技术的不断发展，可能还会出现新的方法和工具来应对时间序列分析中的问题。

此外，要注意这些方法只是帮助我们理解和预测时间序列数据的一种手段，它们不能替代我们对于数据背后问题的深入思考和探讨。

在应用这些方法时，我们需要结合实际问题和背景知识，进行合理的分析和解释。

同时，也需要不断地学习和探索，以应对不断变化的数据和分析需求。

SPSSStatistics功能介绍1. 数据导入和数据处理：SPSS Statistics能够导入各种数据格式，包括Excel、CSV、文本文件等。

用户可以对导入的数据进行清洗和处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。

2. 描述性统计分析：SPSS Statistics提供了一系列描述性统计方法，可以计算数据的均值、标准差、中位数、最大值、最小值等。

通过这些统计指标，用户可以快速了解数据的分布和基本特征。

3. 统计推断和假设检验：SPSS Statistics提供了多种统计推断方法，包括t检验、方差分析、回归分析等。

用户可以根据样本数据对总体进行推断，并进行假设检验来判断统计结果的显著性。

4. 多元分析：SPSS Statistics支持多元回归、逐步回归、逻辑回归等多元分析方法。

用户可以通过多元分析来探究多个变量之间的关系，并进行预测建模。

5. 聚类和分类分析：SPSS Statistics提供了聚类和分类分析方法，帮助用户将数据根据特定的变量进行分组或分类。

聚类分析能够将相似样本归为一类，分类分析则可以根据已知样本对新样本进行分类。

6. 因子分析和主成分分析：SPSS Statistics支持因子分析和主成分分析方法，用于降维和变量选择。

因子分析可以提取出影响数据变化的关键因素，主成分分析则可以将多个相关变量组合成较少的不相关变量。

7. 时间序列分析：SPSS Statistics提供了时间序列分析的方法，包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。

用户可以使用这些方法来分析和预测时间序列数据。

8. 数据可视化：SPSS Statistics提供了丰富的数据可视化功能，用户可以通过柱状图、折线图、散点图等方式直观地展示数据的分布和趋势。

同时，用户还可以通过自定义图表格式和样式来使图表更加美观和直观。

9. 报告生成和分享：SPSS Statistics可以生成详细的统计分析报告，并支持导出为Word、Excel、PDF等格式。

spss统计分析报告目录spss统计分析报告 (1)引言 (2)研究背景 (2)研究目的 (3)研究意义 (4)研究方法 (5)数据收集 (5)数据处理 (6)统计分析方法选择 (7)数据描述分析 (7)样本描述 (7)变量描述 (8)数据质量检验 (9)假设检验 (10)单样本t检验 (10)相关分析 (11)方差分析 (12)回归分析 (13)线性回归分析 (13)多元回归分析 (14)逐步回归分析 (15)因子分析 (16)因子提取 (16)因子旋转 (17)因子解释 (18)聚类分析 (19)聚类方法选择 (19)聚类结果解释 (20)结论与讨论 (21)结果总结 (21)结果解释 (21)研究局限性 (22)进一步研究建议 (23)参考文献 (24)附录 (25)数据处理代码 (25)SPSS输出结果 (27)引言研究背景随着科学技术的不断进步和社会的快速发展，统计分析在各个领域中的应用越来越广泛。

作为一种重要的数据分析工具，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）在社会科学研究中得到了广泛的应用。

SPSS统计分析报告是基于SPSS软件进行数据分析后所生成的报告，它能够对研究数据进行全面的描述、分析和解释，为研究者提供科学的依据和决策支持。

本文的研究背景部分将介绍SPSS统计分析报告的研究背景和意义，以及SPSS在社会科学研究中的应用情况。

一、SPSS统计分析报告的研究背景和意义SPSS统计分析报告是一种基于SPSS软件进行数据分析的报告，它能够对研究数据进行全面的描述、分析和解释。

随着社会科学研究的不断深入和数据量的不断增加，传统的手工分析已经无法满足研究者对数据分析的需求。

SPSS统计分析报告的出现填补了这一空白，为研究者提供了一种高效、准确、科学的数据分析工具。

SPSS统计分析报告的研究背景和意义主要体现在以下几个方面：1. 提高数据分析效率：传统的手工分析需要耗费大量的时间和精力，而SPSS统计分析报告能够自动化地进行数据分析，大大提高了数据分析的效率。

目录七、聚类模型1.K-means算法和K-means++算法2.系统（层次）聚类3.DBSCAN算法八、时间序列模型1.季节分解2.指数平滑法模型3.ARIMA模型4.Spss时间序列建模七、聚类模型聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。

聚类后，我们可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。

（分类是已知类别的，聚类是未知类别的）1.K-means算法和K-means++算法2.系统（层次）聚类3.DBSCAN算法Matlab代码：%% Load Dataload mydata;%% Run DBSCAN Clustering Algorithmepsilon=0.5;M inPts=10;IDX=DBSCAN(X,epsilon,MinPts);%% Plot Results% 如果只要两个指标的话就可以画图PlotClusterinResult(X, IDX);title(['DBSCAN Clustering (\epsi lon = ' num2str(epsilon) ', MinPts = ' num2str(MinPts) ')']);八、时间序列模型时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。

时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去、分析规律和预测未来。

时间序列分析中常用的有三种模型：季节分解、指数平滑方法和ARIMA 模型，并将结合Spss软件对时间序列数据进行建模。

1.季节分解2.指数平滑法模型3.ARIMA模型4.Spss时间序列建模内容原作者：数学建模清风学习用途，仅作参考。

一、SPSS简介SPSS是世界上最早的统计分析软件，1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。

SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。

SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。

SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。

SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。

SPSS输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。

这可以说是SPSS软件的缺陷。

二、方差分析例如 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名新战士随机分为三组，甲组为对照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后测定第一秒用力肺活量(L)，结果见表。

试比较三组第一秒用力肺活量有无差别。

对照组为组一，锻炼组为组二，药物组为组三。

第一步：打开SPSS软件第二步：由数据视图切换为变量视图修改变量名称第三步：输入数据第四步：点击“分析” -- --比较均值 -- -- --单因素AVOVA, 如下所示：第五步：点击两两比较进行设置（选择“LSD”，选择“S-N-K”，点击继续）→点击选项（选择“描述性”，选择“方差同质性检验”，点击继续）→确定。

SPSSAU分析方法SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一款被广泛使用的统计分析软件，可以进行各种数据分析和数据处理任务。

它具有强大的功能和易于使用的界面，可以对大规模的数据集进行各种统计分析和数据可视化。

在SPSS中，有以下常用的分析方法：1.描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整体观察和总结的方法。

它可以计算出平均值、中值、标准差、极值、频数等统计指标，用于揭示数据的分布、变异程度等特征。

在SPSS中，可以使用频数分析、描述性统计和交叉表来进行描述统计分析。

2.T检验和方差分析：T检验和方差分析是比较不同组之间差异的常用方法。

T检验用于比较两组样本的均值差异，而方差分析用于比较三个或更多组样本的均值差异。

在SPSS中，可以使用独立样本T检验、配对样本T检验、单因素方差分析和多因素方差分析来进行这些分析。

3.相关分析：相关分析用于研究不同变量之间的相关关系。

它可以帮助我们发现变量之间的线性关系以及它们对彼此的影响程度。

在SPSS中，可以使用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数来进行相关分析。

4.回归分析：回归分析用于建立一个预测模型，通过研究自变量和因变量之间的关系，预测因变量的数值。

在SPSS中，可以使用简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等方法，根据不同的需求选择不同的回归模型。

5.因子分析：因子分析用于降维和提取变量的维度，以便揭示变量之间的潜在结构。

在SPSS中，可以使用主成分分析和因子分析来进行因子分析。

6.聚类分析：聚类分析是将样本根据其相似性分组的方法。

它可以帮助我们发现样本的自然分类和群组结构。

在SPSS中，可以使用K-means聚类和层次聚类等方法进行聚类分析。

7.生存分析：生存分析用于研究事件发生的时间和风险因素。

它可以帮助我们预测个体生存时间，并研究影响个体生存的因素。

在SPSS中，可以使用卡方检验和生存曲线绘制等方法进行生存分析。

SPSS统计分析软件使用方法第一章：SPSS统计分析软件概述SPSS统计分析软件是一款常用的数据分析工具，广泛应用于社会科学、市场调研、医学研究和商业管理等领域。

本章将介绍SPSS软件的基本功能和应用领域。

1.1 SPSS软件的特点SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）具备强大的数据处理和统计分析能力，能够处理大规模数据集，并通过图表和报告输出结果。

它采用可视化界面，操作简单，适合非专业人员使用。

1.2 SPSS的应用领域SPSS广泛应用于社会调查、市场调研、心理学研究、医学和教育等领域。

它能够帮助用户进行数据收集、数据清洗、数据探索性分析和统计模型建立。

第二章：SPSS数据输入与处理本章主要介绍SPSS数据输入与处理的方法，包括数据导入、变量录入和数据清洗等步骤。

2.1 数据导入SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、文本文件和数据库等。

用户可以通过导入向导一步一步选择源文件和数据格式，或者使用语法编辑器手动导入数据。

2.2 变量录入在SPSS中，用户可以创建和定义变量。

变量可以是数值型、字符型、日期型或者标签型。

用户可以通过数据选择器或者变量视图手动录入变量值，也可以通过数据文件批量导入。

2.3 数据清洗数据清洗是保证数据质量的关键步骤。

SPSS提供了数据筛选、数据排序和缺失值处理等功能，帮助用户清洗和准备数据进行分析。

第三章：SPSS数据分析方法本章将介绍SPSS常用的数据分析方法，包括描述统计、推断统计和预测分析等。

3.1 描述统计描述统计用于对数据集进行总体特征的描述，包括均值、标准差、中位数、众数和分位数等。

SPSS提供了一系列描述统计的函数和过程，如频数统计、交叉表分析和描述性统计。

3.2 推断统计推断统计用于通过对样本数据的分析来推断总体的特征。

SPSS提供了t检验、方差分析、回归分析和卡方检验等常用的推断统计方法。