SPSS时间序列分析-spss操作步骤

SPSS随机时间序列分析技巧教材SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款用于统计分析和数据挖掘的软件工具。

它提供了丰富的功能和功能，可以用于各种统计分析任务。

其中一个强大的功能是随机时间序列分析，它可以帮助用户了解和解释时间序列数据的模式和趋势。

本文将介绍一些SPSS中常用的随机时间序列分析技巧。

1. 数据导入：首先，将时间序列数据导入SPSS中。

确保数据以适当的格式存储，并正确地标识时间变量。

SPSS支持多种数据格式，如CSV、Excel等。

2. 数据检查：在进行时间序列分析之前，需要对数据进行一些基本的检查。

可以使用SPSS中的描述性统计量来检查数据的一般概况，比如数据的均值、方差、最大值和最小值等。

如果数据存在缺失值、异常值或离群值，需要进行适当的数据清洗。

3. 时间序列图：时间序列图可以帮助用户直观地了解数据的模式和趋势。

SPSS提供了绘制时间序列图的功能，用户可以选择不同的图形类型，如折线图、散点图等。

通过观察时间序列图，用户可以判断数据是否存在趋势、季节性或周期性等特征。

4. 时间序列分解：时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势、周期和随机成分的过程。

SPSS提供了用于时间序列分解的函数和工具，用户可以根据需要选择不同的分解方法，如移动平均法、指数平滑法等。

分解后的时间序列可以帮助用户更好地理解数据的结构和组成。

5. 自相关分析：自相关分析是研究时间序列数据自身相关性的一种方法。

SPSS提供了自相关分析的功能，用户可以计算自相关系数，并绘制自相关图。

自相关分析可以帮助用户判断时间序列数据是否具有持续性，即当前的值是否与以前的值相关。

6. 平稳性检验：平稳性是时间序列分析的一个重要概念，它指的是时间序列数据的均值和方差在时间上保持稳定。

SPSS提供了多种平稳性检验方法，如ADF检验、KPSS检验等。

通过进行平稳性检验，用户可以判断时间序列数据是否适合进行随机时间序列分析。

基于SPSS的时间系列预测分析时间系列预测是一种统计方法，用于分析和预测时间序列数据。

这种方法通常用于预测时间序列未来的趋势和模式。

SPSS是一款广泛使用的统计软件，它提供了许多有用的工具进行时间系列预测分析。

1.数据准备在开始时间序列预测分析之前，需要准备好时间序列数据。

这些数据可以来自不同的领域，如经济、金融、天气、交通等。

在SPSS中打开数据集，将时间序列数据整理好。

2.数据探索对于时间序列数据，需要了解数据的特征和分布情况。

在SPSS中可以使用图形化工具，如直方图和箱线图来探索数据分布情况，使用时间序列图来查看时间序列的趋势和周期性。

3.数据平稳化大多数时间序列数据都是非平稳的，这意味着时间序列的均值、方差和自相关性可能会随着时间的推移而发生变化。

为了使时间序列变得平稳，可以使用差分、对数转换或季节性调整等方法。

在SPSS中可以使用“Difference”和“Seasonal”选项来执行这些操作。

4.模型选择根据数据的特征和需求，选择适合的时间序列模型进行拟合。

这些模型可以包括ARIMA、指数平滑、季节性ARIMA等。

在SPSS中可以使用“ARIMA”和“Exponential smoothing”选项来选择合适的模型。

5.模型拟合使用SPSS中的模型选择工具，选择合适的时间序列模型进行拟合。

对于ARIMA模型，可以使用“ARIMA”过程来拟合模型。

对于指数平滑模型，可以使用“Exponential smoothing”过程来拟合模型。

在SPSS中还可以使用其他选项来调整模型的参数。

6.模型评估在模型拟合完成后，需要评估模型的性能。

可以使用各种指标，如均方误差、均方根误差、赤池信息准则等指标来评估模型的性能。

在SPSS中可以使用“Estimate Function”选项来进行模型评估。

7.预测未来趋势根据模型的拟合结果和评估情况，使用模型对未来趋势进行预测。

在SPSS中可以使用“Forecast”选项来预测未来趋势，并生成预测图和预测值。

SPSS时间序列分析案例时间序列分析是一种研究时间上连续观测变量的统计方法。

它可以用于预测未来的趋势和模式，帮助企业提前做出调整。

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以进行各种统计方法的分析。

以下将通过一个时间序列分析案例，介绍SPSS如何进行时间序列分析。

假设家服装零售店想要分析过去几个季度的销售数据，以便预测未来几个季度的销售情况。

该店提供的数据集包含每个季度的销售总额。

首先，我们需要导入数据集到SPSS软件中。

在SPSS软件的主界面，选择“文件”菜单中的“打开”选项，然后选择对应的数据文件。

接下来，我们需要将数据按照时间序列的顺序进行排序。

在数据视图中，点击数据集右上角的“排列数据”按钮，在弹出的菜单中选择时间变量，并按照升序进行排序。

点击“确定”按钮完成排序。

然后，我们可以使用SPSS的时间序列分析工具来执行分析。

在菜单栏选择“分析”选项，然后选择“时间序列”子菜单中的“建模”选项。

在弹出的对话框中选择要分析的变量，即销售总额，并点击“确定”按钮。

SPSS将会输出一个时间序列模型的报告。

报告中包含了多个统计指标，如拟合优度、残差等，以及趋势和季节性的分析结果。

通过这些指标，我们可以判断时间序列的趋势特征和模式，并做出预测。

除了时间序列分析工具，SPSS还提供了其他的时间序列分析方法，如平滑技术、ARIMA模型等。

根据具体的研究目的和数据特点，我们可以选择合适的方法进行分析。

在本案例中，我们可以使用平滑技术来预测未来的销售情况。

平滑技术根据历史数据的平均值来预测未来的值。

在SPSS的时间序列分析工具中，选择“平滑”子菜单中的“simple exponential smoothing”选项，并设置平滑指数和初始预测值。

SPSS将会输出一个平滑结果的报告，包含了预测值和置信区间。

通过以上步骤，我们可以通过SPSS进行时间序列分析，帮助企业做出准确的预测和决策。

当然，在实际应用中，还需要根据具体情况进行参数选择和模型检验，以确保分析结果的可靠性。

时间序列季节性分析spss表1 为某公司连续144个⽉的⽉度销售量记录，变量为sales。

试⽤专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。

选定样本期间为1978年9⽉⾄1990年5⽉。

按时间顺序分别设为1⾄141。

⼀、画出趋势图，粗略判断⼀下数据的变动特点。

具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选⼊“Variables”列表框，时间变量date选⼊“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则⽣成如图2 所⽰的sales序列。

图1 “Sequence Chart”对话框从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加⽽加⼤。

⼆、模型的估计（⼀）、季节性分解模型根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。

1、定义⽇期具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的⽇期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、⽉份。

定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中⽣成⽇期变量。

图3 “Define Date”对话框2、季节分解具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选⼊“Variable”列表框。

在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组中选择“Endpoints weighted by 0.5”。

单击“OK”按钮，执⾏季节分解操作。

图4 “Seasonal Decomposition”对话框3、画出序列图①原始序列和校正了季节因⼦作⽤的序列图图5为sales 序列和校正了季节因⼦作⽤的序列图。

下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测!这里我用PASW Statistics 18软件，大家可能觉得没见过这个软件，其实就是SPSS18.0，不过现在SPSS已经把产品名称改称为PASW了！我们通过案例来说明：（本案例并不想细致解释预测模型的预测的假设检验问题，1-太复杂、2-相信软件）假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。

一个产品分类销售公司会根据过去 10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。

现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。

当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。

定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。

接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。

时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。

另外，我们需要弄清以下几点：• 此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？• 此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？这时候我们就可以看到时间序列图了！我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。

上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。

此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。

季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。

此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。

时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。

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1979 1980 1981 19821 23 30 18 222 33 37 20 323 69 59 92 1024 91 120 139 1555 192 311 324 3726 348 334 343 3247 254 270 271 2908 122 122 193 1539 95 70 62 7710 34 33 27 1711 19 23 17 3712 27 16 13 46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。

3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1.基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。

它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。

(2)研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。

它不研究事物之间相互依存的因果关系。

(3)假设基础：惯性原则。

即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。

暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。

近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。

(4)研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。

时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。

尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和预测的频率。

2.变动特点(1)趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。

(2)周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。

(3)随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。

(4)综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。

预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。

3.特征识别认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。

(1)随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。

(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。

)(2)平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。

样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。

其具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。

特征识别利用自相关函数ACF：ρk=γk/γ0其中γk是y t的k阶自协方差，且ρ0=1、-1<ρk<1。

SPSS作业关于时间序列分析时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据，并从中提取出隐藏在数据背后的模式和趋势。

这种分析方法在经济学、金融学、天气预报、市场调研等领域经常被应用。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的时间序列分析工具，可以用来处理和分析时间序列数据。

时间序列数据是根据时间顺序排列的一系列观测值，例如每天的股票价格、每月的销售额、每年的气温等等。

通过对这些时间序列数据进行分析，我们可以得到数据的趋势、季节性、周期性等信息，以及对未来数据的预测。

在SPSS中进行时间序列分析的第一步是导入数据。

通常，数据以文本文件的形式存在，我们需要将其导入到SPSS中进行后续操作。

导入数据完成后，我们可以开始对数据进行初步的探索和观察。

SPSS提供了一系列的统计工具，可以用于时间序列数据的分析。

其中最常用的是时间序列图，它可以帮助我们观察数据的趋势和季节性。

通过绘制时间序列图，我们可以更直观地了解数据的波动情况，找出可能的异常值和离群点。

除了时间序列图，SPSS还提供了许多其他的分析工具，如自相关函数、偏自相关函数、移动平均等。

自相关函数可以帮助我们研究数据之间的相关性，了解数据的滞后效应；偏自相关函数则可以帮助我们确定时间序列模型的阶数；移动平均则可以用于平滑时间序列数据，减少数据的随机波动。

时间序列分析的一个重要应用是预测。

通过对过去数据的分析，我们可以建立时间序列模型，并用此模型来预测未来的数据。

SPSS提供了各种预测模型，如ARIMA模型、指数平滑模型等。

通过选择合适的模型和参数，SPSS可以帮助我们进行准确的预测，并提供相应的置信区间和预测误差。

除了基本的时间序列分析工具，SPSS还提供了其他高级功能，如自回归条件异方差模型（ARCH）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）等。

用SPSS软件做时间序列分析
用SPSS软件做时间序列分析，有某公司2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。

要求：
1.画出序列趋势图
2.绘制出自相关图和偏自相关图
3.确定参数和模型
4.给出预测值
观测值序列图
2
税后盈利
3、确定参数和模型时间序列建模程序
模型摘要
4、给出预测值
2010年第三季度 139621.02万元2010年第四季度170144.55万元
剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图
SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列
给出预测值
2010年第三季度127487.38347万元2010年第四季度 140349.91149万元。

实验八spss11中的时间序列分析一、实验目的了解spss11中时间序列分析的简单方法二、实验原理介绍1.SPSS中时间序列分析简要介绍依时间顺序排列起来的一系列观测值称为时间序列，跟大部分的统计不同，这类资料的先后顺序是不能忽视的，更关键的是观测值之间不独立。

因此，这类数据不能用普通的统计方法解决。

时间序列分析（Time series）是专门用于分析这种时间序列资料的统计模型。

它考虑的不是变量之间的因果关系，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。

时间序列分析的方法可以分为两大类：Time domain和Frequency domain。

前者将时间序列看成是过去一些点的函数，或者认为序列具有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。

后者则认为时间序列是由数个正弦波成分叠加而成，当序列的确来自一些周期函数集合时，该方法特别有用。

不同的专业领域习惯用不同的方法：经济学习惯用Time domain，而电力工程专家则对Frequency domain更感兴趣。

下面讲述的都是Time domain由于时间序列模型的复杂性，它在spss中横跨了数据整理、统计分析和绘图三大部分，具体来说是：✧预处理模块：包括用于填充序列缺失值的Transform | replace Missing Values过程，建立时间变量的Data | Define dates过程和将序列平稳化的Transform | Create TimeSeries过程。

✧图形化观察/分析：时间序列在分析中高度依赖图形。

Spss为其提供了特有的观察工具：序列图（Sequence Chart）、自相关/偏自相关图（Autocorrelation Function，ACF & Autocorrelation Function，PACF）、交叉相关图（Crosscorrelation Function，CCF）、周期图（Periodogram）和谱密度图（Spectral Chart）。

用SPSS软件做时间序列分析
用SPSS软件做时间序列分析，有某公司2002年一季度到2010年二季度的34个税后利润数据，要求预测出该公司2010年三季度和四季度的税后利润。

要求：
1.画出序列趋势图
2.绘制出自相关图和偏自相关图
3.确定参数和模型
4.给出预测值
观测值序列图
2
税后盈利
3、确定参数和模型时间序列建模程序
模型摘要
4、给出预测值
2010年第三季度 139621.02万元2010年第四季度170144.55万元
剔除季节成分后，平滑处理及剔除循环波动因素的序列图
SEASON、MOD_6、MUL、EQU、4 中税后利润的季节性调整序列
给出预测值
2010年第三季度127487.38347万元2010年第四季度 140349.91149万元。

349 时间序列分析 第 15 章 点处的线性趋势：将记录号作为自变量，序列值作为因变量进行回归，求得的该点估计值。

15.2.2 定义日期变量时间序列数据的一个明显特点就是记录依某种时间排列。

在SPSS 中，只有经用户定义了时间变量之后，系统才能识别指定序列的时间特征，比如周期等。

依次单击菜单“数据→定义日期...”，执行建立日期变量的功能，其主设置界面如图15-10所示，单击选中“个案为”列表中的“年份、季度”选项。

（1）“个案为”列表：给出了多种时间格式供用户选择。

序列的周期由时间格式的最小时间单位决定，例如：“年份、季度”的周期为4。

注 意：“未注日期”格式表示删除文件中已经定义的时间变量，即删除名称为year_、quarter_、month_等的变量；“设定”格式表示直接采用当前数据集中由命令语句所建立的日期变量。

（2）“第一个个案为”栏：指定序列的起始日期。

在“个案为”列表选中的格式不同，此设置栏的显示内容也会有所变动。

例如：指定了“年份、季度”格式，此处显示“年”、“季度”两个输入框以待设置。

右侧的“更高级别的周期”下面，显示指定时间格式的周期，例如：选择“年份、季度”格式时，此处显示周期为4。

“当前日期”栏（在界面左下角）：初次定义时间变量时此处显示“无”；定义好时间变量之后，如果再次进入该对话框，此处会显示当前数据集的日期变量信息。

（3）新建日期变量的示例。

在图15-10中，单击“确定”按钮运行。

返回数据编辑器窗口，当前数据集增加如图15-11所示的新变量，它们的含义如第5列的标签解释所示。

15.2.3 时间序列的平稳化定义了日期变量之后，就基本建立了待分析的时间序列数据。

但是并非随便建立一个序列就可以了，许多时间序列分析方法都要求序列必须满足平稳性的条件。

图15-11 新建日期变量1．平稳性简介时间序列数据可以看作是随机过程的一个样本，需要根据如下三个要求判断它是否平稳。

开始年度开始季度 图15-10 建立时间变量主设置对话框。