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时间序列分析王燕习题答案时间序列分析王燕习题答案时间序列分析是一门研究时间序列数据的统计学方法，它可以帮助我们理解和预测时间序列数据的趋势和模式。
王燕是这一领域的专家，在她的教材中提供了一系列的习题供学习者练习。
本文将给出一些关于时间序列分析中王燕习题的答案，希望能帮助读者更好地理解和应用这一方法。
第一题：给出一个时间序列数据，如何确定其季节性？季节性是时间序列数据中重复出现的周期性变化。
我们可以通过观察数据的图表来确定其季节性。
如果数据呈现出明显的周期性变化，且每个周期的长度相似，那么可以认为该时间序列具有季节性。
第二题：如何进行时间序列数据的平滑处理？时间序列数据的平滑处理是为了去除数据中的随机波动，使其更易于观察和分析。
常用的平滑方法有移动平均法和指数平滑法。
移动平均法是将一段时间内的数据求平均值，以此来代表整个时间段的数据。
指数平滑法则是通过对历史数据进行加权平均，赋予较近期数据更高的权重，以反映出时间序列数据的趋势。
第三题：如何进行时间序列数据的分解？时间序列数据的分解是为了将其拆解成趋势、季节性和随机成分三个部分，以便更好地理解和预测数据。
常用的分解方法有经典分解法和X-11分解法。
经典分解法是将时间序列数据拆解成趋势、季节性和随机成分，其中趋势是数据的长期变化，季节性是周期性的变化，随机成分则是无法解释的随机波动。
X-11分解法则是在经典分解法的基础上加入了一些调整和修正，使得分解结果更准确。
第四题：如何进行时间序列数据的预测？时间序列数据的预测是利用历史数据来预测未来的趋势和模式。
常用的预测方法有移动平均法和指数平滑法。
移动平均法是将时间序列数据的平均值作为未来的预测值。
指数平滑法则是通过对历史数据进行加权平均，赋予较近期数据更高的权重，以反映出时间序列数据的趋势。
此外，还可以使用ARIMA模型进行时间序列数据的预测，ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它结合了自回归、滑动平均和差分运算。
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。
请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。
选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤：图形今旧对话框今散点图今简单散点图今定义分将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记今确定。
sexO femaleOrnateOU.UU-60.00-40.00-20.00-40.0050.0060.0070.0080.0090.00100.00phy接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑今点击子组拟合线今选择线性3应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y（即：fore）与解释变量phy有一定的线性关系。
但回归直线的拟合效果都不是很好。
2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。
相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。
只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。
如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。
与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。
线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。
Hah 和网速是无形的|1：各章练习题答案2.1（1）属于顺序数据。
（2）频数分布表如下：服务质量等级评价的频数分布服务质量等级家庭数（频率）*频率%A1414B2121C3232；D1818E1515合计100100（3）条形图（略）2.2）2.3（1）频数分布表如下：（2）某管理局下属40个企分组表按销售收入分组（万元）企业数（个）频率（%）\先进企业良好企业一般企业落后企业111199^合计402.4频数分布表如下：某百货公司日商品销售额分组表按销售额分组（万元）频数（天）频率（%）…25～30 30～35 35～40 40～45 45～50461596~合计40直方图（略）。
2.5（1）排序略。
(（2）频数分布表如下：100只灯泡使用寿命非频数分布按使用寿命分组（小时）灯泡个数（只）频率（%）650~66022660~6705》5670~68066680~6901414690~7002626《700~7101818710~7201313720~7301010730~740《33740~750 3 3 合计100100直方图（略）。
2.6 % 2.7 （1）属于数值型数据。
（2）分组结果如下：分组 天数（天）-25~-20 6 -20~-15 8 -15~-10 10 ~-10~-5 13 -5~0 12 0~5 4 5~107 合计60@（3）直方图（略）。
2.8 （1）直方图（略）。
（2）自学考试人员年龄的分布为右偏。
2.9 （1（2）A 班考试成绩的分布比较集中，且平均分数较高；B 班考试成绩的分布比A 班分散，且平均成绩较A 班低。
2.102.11 L U （2）17.21=s （万元）。
2.12 （1）甲企业平均成本＝（元），乙企业平均成本＝（元）；原因：尽管两个企业的单位成本相同，但单位成本较低的产品在乙企业的产量中所占比重较大，因此拉低了总平均成本。
2.13 x =（万元）；48.116=s （万元）。
第9章 时间序列分析——练习题●1. 某汽车制造厂2003年产量为30万辆。
（1）若规定2004—2006年年递增率不低于6%，其后年递增率不低于5%，2008年该厂汽车产量将达到多少？（2）若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番，而2004年的增长速度可望达到7.8%，问以后9年应以怎样的速度增长才能达到预定目标？（3）若规定2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番，并要求每年保持7.4%的增长速度，问能提前多少时间达到预定目标？解：设i 年的环比发展水平为x i ，则由已知得：x 2003＝30， （1）又知：320042005200620032004200516%x x x x x x ≥+（），2200720082006200715%x x x x ≥+（），求x 2008由上得32200820072008200320032007(16%)(15%)x x x x x x =≥++ 即为3220081.061.0530x ≥，从而2008年该厂汽车产量将达到 得 x 2008≥30× 31.06×21.05= 30×1.3131 = 39.393（万辆） 从而按假定计算，2008年该厂汽车产量将达到39.393万辆以上。
（2）规定201320032x x ＝，20042003x x ＝1+7.8％由上得＝107.11%==可知，2004年以后9年应以7.11％的速度增长，才能达到2013年汽车产量在2003年的基础上翻一番的目标。
（3）设：按每年7.4%的增长速度n 年可翻一番， 则有 201320031.0742na a == 所以 1.074log 20.30103log 29.70939log1.0740.031004n ====（年）可知，按每年保持7.4%的增长速度，约9.71年汽车产量可达到在2003年基础上翻一番的预定目标。
原规定翻一番的时间从2003年到2013年为10年，故按每年保持7.4%的增长速度，能提前0.29年即3个月另14天达到翻一番的预定目标。
●2. 某地区社会商品零售额1988—1992年期间（1987年为基期）每年平均增长10%，1993—1997年期间每年平均增长8.2%，1998—2003年期间每年平均增长6.8%。
问2003年与1987年相比该地区社会商品零售额共增长多少？年平均增长速度是多少？若1997年社会商品零售额为30亿元，按此平均增长速度，2004年的社会商品零售额应为多少？ 解：设i 年的环比发展水平为x i ，则已知的三段年均增长率表示为：19921988198919901991199219871988198919901991110%x x x x x x x x -=+，即为519921987(110%)x x =+1997199319941995199619971992199319941995199618.2%x x x x x x x x -=+，即为519971992(18.2%)x x =+20031998199920002001200220031997199819992000200120021 6.8%x x x x x x x x x x -=+，即为620031997(1 6.8%)x x =+于是得：（1） 以1987年为基期，2003年与1987年相比，该地区社会商品零售额的发展速度为：20031987x x =199219972003198719921997x x x x x x =556(110%)(18.2%)(1 6.8%)+⨯+⨯+3.5442736354.43%==(原解答案中，03～97为5年是错的，导致增长速度也是错的。
下同) 从而得知，2003年与1987年相比，该地区社会商品零售额共增长254.43%。
（2）1987年至2003年之间，年平均发展速度为：2003-可知，1987年至2003年之间，年平均增长速度为8.23%。
(3) 若x 1997=30亿元，按平均增长速度8.23%计算x 2004， 即由200418.23%-=+ 得 x 2004=730(10.0823)52.1867⨯+= （亿元）可知，按照假定，2004年的社会商品零售额应为52.1867亿元●3.某地区国内生产总值在1991—1993年平均每年递增12％，1994--1997年平均每年递增10％，1998--2000年平均每年递增8％。
试计算：（1）该地区国内生产总值在这10年间的发展总速度和平均增长速度；（2）若2000年的国内生产总值为500亿元，以后平均每年增长6％，到2002年可达多少? （3）若2002年的国内生产总值的计划任务为570亿元，一季度的季节比率为105％，则2002年一季度的计划任务应为多少？解：设i 年的环比发展水平为x i ，则已知的三段年均增长率表示为：1993112%-=+，即3199********%x x =+（）1997110%-=+，即419971993110%x x =+（）200018%-=+，即320001997108%x x =+（） （1） 该地区国内生产总值在这10年间的发展总速度为20001990x x =343(112%)(110%)(18%) 2.59117259.12%+⨯+⨯+== 则平均增长速度为：1 1.0998919.989%=-=（2） 若x 2000=500亿元，以后平均每年增长6％，即由200216%-=+ 得到 x 2002=2500(16%)561.80⨯+=（亿元），可知，若2000年的国内生产总值为500亿元，以后平均每年增长6％，到2002年可达561.80亿元。
（3） 若2002年的国内生产总值的计划任务为570亿元，一季度的季节比率为105％，则2002年各季度的平均计划任务是570÷4亿元， 于是，2002年一季度的计划任务为：142.5105%149.625⨯=（亿元）。
●4. 某公司近10年间股票的每股收益如下（单位：元）：0.64，0.73，0.94，1.14，1.33，1.53，1.67，1.68，2.10，2.50 （1）分别用移动平均法和趋势方程预测该公司下一年的收益；（2）通过时间序列的数据和发展趋势判断，是否是该公司应选择的合适投资方向？ 解： (1) *用移动平均法预测该公司下一年的收益：在Excel中作出10年间股票的每股收益表，添加“五项平均”计算列，选定“五项平均”列中的第三行单元格，点击菜单栏中“∑”符号右边的小三角“▼”，选择点击：自动求和→平均值，用鼠标选定前五个数据(b2:b6)，回车，即得到第一个五项平均值“0.96”。
选择第一个五项平均“0.96”所在的单元格，并将鼠标移动到该单元格的右下方，当鼠标变成黑“＋”字时，压下左键并拉动鼠标到该列倒数第三行的单元格处放开，即得到用五项移再利用上表的计算结果预测第11年的每股收益：选定上Excel表中的全部预测值，并将鼠标移动到该选定区域的右下方，当鼠标变成黑“＋”字时，压下左键并拉动鼠标到该列第11年对应的单元格处放开，即获得9～11年的预测值( 2.30”。
如下表：*用趋势方程法预测该公司下一年的收益：先求出10年间股票每股收益的趋势(回归)方程。
设时间为t，每股收益为y，趋势方程为y=β1+β2 t解法一：应用Excel统计函数进行计算：⑴应用统计函数“SLOPE”计算直线斜率：①在表格外选定某单元格，作为直线斜率的放置位置，点击：菜单栏中“∑”右边的“▼”后，选择“其它函数”，在“插入函数”窗口中，点击“或选择类别(C)”输入栏右边的“∨”，选择“统计”，再在“选择函数(N)”中选择函数“SLOPE”，然后点击“确定”；②在“函数参数”窗口中，点击“Known_y’s”输入栏后，在Excel表中刷取y列数据，再点击“Known_x ’s ”输入栏后，在Excel 表中刷取t 列数据，然后点击“确定”。
这时即在选定的单元格中出现直线斜率的计算结果=2β0.192848⑵应用统计函数“INTERCEPT ”计算直线与y 轴的截距——直线起点值：①在表格外选定某单元格，作为直线斜率的放置位置，点击：菜单栏中“∑”右边的“▼”后，选择“其它函数”，在“插入函数”窗口中，点击“或选择类别(C)”输入栏右边的“∨”，选择“统计”，再在“选择函数(N)”中选择函数“INTERCEPT ”，然后点击“确定”；②在“函数参数”窗口中，点击“Known_y ’s ”输入栏后，在Excel 表中刷取y列数据，再点击“Known_x ’s ”输入栏后，在Excel 表中刷取x 列数据，然后点击“确定”。
这时即在选定的单元格中出现直线斜率的计算结果=1β 0.365333 解法二：应用最小二乘法，用Excel 列表计算趋势方程的公式元素：可得：回归系数 222)n ty t y n t t -=-(∑∑∑∑∑β1094.345514.2610385⨯-⨯=⨯-2(55)＝159.10.192848825=初始值 y t =-12ββ=y t nn-∑∑2β=14.26550.1928481010-⨯=0.365336于是，得每股收益倚年份序号的趋势方程为：^0.3650.193t Y t =+对趋势方程代入 t=11，可预测下一年(第11年)的每股收益为：488.211193.0365.0ˆ11=⨯+=Y 元 (2)时间数列数据表明该公司股票收益逐年增加，趋势方程也表明平均每年增长0.193元。
是一个较为适合的投资方向。
（2）拟合线性模型测定长期趋势； （3）预测2004年各季度鲜蛋销售量。
解：（1）由于应用移动平均法修匀数据由于周期性或季节性引起的波动，必须以周期或季节的长度作为时距的长度，因此对上面的数据作四项移动平均。
先在Excel 中将数据按年序和季度顺序排列成表，然后计算四项移动平均：选定“四项移动平均”列中的第三季度对应的单元格(实际位于第二、三季度之间，即上升半行的位置)，点击：菜单栏中“∑”右边的“▼”后，选择“平均值”后，，在Excel 表中刷取2000年的四个季度的销售量数据，回车，即获得第一个四项平均值。
选定上Excel 表中的第一个四项平均值，并将鼠标移动到该选定单元格的右下方，当鼠标变成黑“＋”字时，压下左键并拉动鼠标到该列倒数第三行(实际位于第二、三季度之间，即上升半行的位置) 的单元格处放开，即获得全部四项移动平均值。
再计算移正平均：选定“移正平均”列中的第三季度对应的单元格，点击：菜单栏中“∑”右边的“▼”后，选择“平均值”后，，在Excel 表中刷取头两个四项平均值，回车，即获得第一个移正平均值。
