时间序列季节性分析spss

摘要：对一定时期的游客人数进行预测，是发展旅游业必不可少的科学分析阶段。

运用比较通用的应用软件——电子表格程序（Microsoft Excel ）来进行旅游人数处理，结合SPSS 对游客人数预测进行分析，在一定程度上可以反映游客人数变动的趋势。

本文以2010~2012年各月份外国入境人数为例，探讨游客人数预测的方法。

关键词：Excel ；SPSS ；游客人数预测季节预测属于时间序列分析中的一种。

时间序列，也叫时间数列或动态数列，是要素（变量）的数据按照时间顺序变动排列而形成的一种数列，它反映了要素（变量）随时间变化的发展过程。

地理过程的时间序列分析，就是通过分析地理要素（变量）随时间变化的历史过程，揭示其发展变化规律，并对其未来状态进行预测。

1 时间序列分析的基本原理1.1 时间序列的组合成分一般来说，时间序列由4种成分所构成，即长期趋势（一般用T 表示）、季节变动（一般用S 表示）、循环变动（C ）和不规则变动（一般用I 表示）。

1.2 时间序列的组合模型1、加法模型：Y=T+S+C+I （1.2.1）2、乘法模型：Y=T*C*S*I （1.2.2） 2 趋势拟合方法1、移动平均法：如果某时间序列为y 1，y 2，…，y t ，则该序列在t+1时刻的移动平均预测值为：（2.1.1） 式中： 为t 点的移动平均值；n 称为移动时距（点数）。

2、滑动平均法：其计算公式为：)(1ˆ1ˆ11101n t t t n t t t n j j t t y y n y n y y y y n y -+---=-+-+=+++==∑ t y ˆ)(121ˆ11)1(l t t t t l t l t t y y y y y y l y ++----++++++++= （2.2.1） 式中： 为t 点的滑动平均值；l 为单侧滑动时距（点数）。

3、高次指数平滑法：另S t （1）为一次指数平滑值，即S t （1）=αy t +(1-α) S t-1（1） (2.3.1)对一次指数平滑值，再作一次指数平滑，可得二次指数平滑值（S t （2））：S t （2）=αS t （1）+(1-α) S t-1（2） (2.3.2)式中：α为平滑系数。

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。

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。

《统计软件实验报告》SPSS软件的上机实践应用时间序列分析数学与统计学学院一、实验内容：时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。

时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。

本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。

但人口经济的理论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。

时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。

对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA是一种精度较高的模型。

我们已XX省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。

二、实验目的：1.准确理解时间序列分析的方法原理2.学会实用SPSS建立时间序列变量3.学会使用SPSS绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。

4.掌握时间序列模型的平稳化方法。

5.掌握时间序列模型的定阶方法。

6.学会使用SPSS建立时间序列模型与短期预测。

7.培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。

三、实验分析：总体分析：先对数据进行必要的预处理和观察，直到它变成稳态后再用SPSS对数据进行分析。

数据的预处理阶段，将它分为三个步骤：首先，对有缺失值的数据进行修补，其次将数据资料定义为相应的时间序列，最后对时间序列数据的平稳性进行计算观察。

数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。

四、实验步骤：SPSS的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。

SPSS的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是：1.选择菜单：Date→Define Dates，出现窗口：单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。

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。

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。

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。