SAS时讲义序分析介绍
SAS讲义第四十课平稳时间序列分析
第四十课 平稳时间序列分析对时间序列数据的分析，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验。
根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列将会采用不同的分析方法。
如果一个时间序列被识别为平稳非白噪声序列，那就说明该序列是一个蕴涵着相关信息的平稳序列。
在统计上，我们通常是建立一个线性模型来拟合该序列的发展，借此提取该序列中被蕴涵着有用信息。
目前，最常用的拟合平稳序列的模型是ARMA （Auto Regression Moving Average ）模型。
一、 平稳性检验1. 严平稳和宽平稳平稳时间序列有两种定义，根据限制条件的严格程度，分为:● 严平稳时间序列（strictly stationary ）—指序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化。
● 宽平稳时间序列（week stationary ）—指序列的统计性质只要保证序列的二阶矩平稳就能保证序列的主要性质近似稳定。
如果在任取时间t 、s 和k 时，时间序列t X 满足如下三个条件：∞<2t EX(40.1) μ=t EX(40.2) ))(())((t s k t s k k k s s t t X X E X X E -+-+--=--μμμμ(40.3)则称为宽平稳时间序列。
也称为弱平稳或二阶平稳。
对于正态随机序列而言，由于联合概率分布仅由均值向量和协方差阵决定，即只要二阶矩平稳，就等于分布平稳了。
2. 平稳时间序列的统计性质根据平稳时间序列的定义，可以推断出两个重要的统计性质： ● 常数均值。
即式(40.2)的条件。
● 自协方差只依赖于时间的平均长度。
即式(40.3)的条件。
如果定义自协方方差函数（autocovariance function ）为：))((),(s s t t X X E s t μμγ--=(40.4)那么它可由二维函数简化为一维函数)(t s -γ，由此引出延迟k 自协方差函数：),()(k t t k +=γγ(40.5)容易推断出平稳时间序列一定具有常数方差：)0(),()(2γγμ==-=t t X E Dx t t t (40.6)如果定义时间序列自相关函数（autocorrelation function ），简记为ACF ：st s s t t DX DX X X E s t ⋅--=))((),(μμρ(40.7)由延迟k 自协方差函数的概念可以等价得到延迟k 自相关函数的概念：)0()()0()0()())(()(r k r k DX DX X X E k kt t k t k t t t ==⋅--=+++γγγμμρ (40.8)容易验证自相关函数具有几个基本性质： ● 1)0(=ρ； ●)()(k k ρρ=-；● 自相关阵为对称非负定阵； ● 非惟一性。
时间序列分析(SAS)第3章
结果分析：上图是数据对应的时序图，从图上曲线分析来看，数据并没有周期性或者趋向性规律，因而可以初步判断这是平稳数列。
proc arima data=ex3_1;结果分析：本过程中，我们建立了8阶自回归分析模型，图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样本逆相关图和样本偏自相关图。
由于本次实验探究的是平稳序列，因而样本逆相关图先不作分析。
结果分析：从上图可以看出，在众多模型中，MA（4）模型的BIC信息量是最小的，因而我们接下来会采用结果分析：结果分析: 结果分析：结果分析：该图为预测的图像，其中，红色线段表示预测出来的数列，绿色的两条线段分别表示95%的置信下限和95%的置信上限，而黑色的星号标识则是对应的样本数据值。
从图来分析，我们可以看出，黑色的样本数据值跟我们预测出来的线段非常的吻合，因而模型建立得很不错。
再结合上一步骤的参数结果，二、课后习题（老师布置的习题部分）17.data lianxi3_17;input x@@;time=_n_;cards;126.4 82.4 78.1 51.1 90.9 76.2 104.5 87.4110.5 25 69.3 53.5 39.8 63.6 46.7 72.979.6 83.6 80.7 60.3 79 74.4 49.6 54.771.8 49.1 103.9 51.6 82.4 83.6 77.8 79.389.6 85.5 58 120.7 110.5 65.4 39.9 40.188.7 71.4 83 55.9 89.9 84.8 105.2 113.7124.7 114.5 115.6 102.4 101.4 89.8 71.5 70.998.3 55.5 66.1 78.4 120.5 97 110;proc gplot data=lianxi3_17;plot x*time=1;symbol1c=red I=join v=star;run;结果分析：上图是数据对应的时序图，从图上曲线分析来看，数据并没有周期性或者趋向性规律，因而可以初结果分析：本过程中，我们建立了8阶自回归分析模型，图上依次是变量的描述性统计量、样本自相关图、样本逆相关图和样本偏自相关图。
SAS讲义 第四十课平稳时间序列分析
第四十课 平稳时间序列分析对时间序列数据的分析，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验。
根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列将会采用不同的分析方法。
如果一个时间序列被识别为平稳非白噪声序列，那就说明该序列是一个蕴涵着相关信息的平稳序列。
在统计上，我们通常是建立一个线性模型来拟合该序列的发展，借此提取该序列中被蕴涵着有用信息。
目前，最常用的拟合平稳序列的模型是ARMA （Auto Regression Moving Average ）模型。
一、 平稳性检验1. 严平稳和宽平稳平稳时间序列有两种定义，根据限制条件的严格程度，分为:● 严平稳时间序列（strictly stationary ）—指序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化。
● 宽平稳时间序列（week stationary ）—指序列的统计性质只要保证序列的二阶矩平稳就能保证序列的主要性质近似稳定。
如果在任取时间t 、s 和k 时，时间序列t X 满足如下三个条件：∞<2t EX(40.1) μ=t EX(40.2) ))(())((t s k t s k k k s s t t X X E X X E -+-+--=--μμμμ(40.3)则称为宽平稳时间序列。
也称为弱平稳或二阶平稳。
对于正态随机序列而言，由于联合概率分布仅由均值向量和协方差阵决定，即只要二阶矩平稳，就等于分布平稳了。
2. 平稳时间序列的统计性质根据平稳时间序列的定义，可以推断出两个重要的统计性质： ● 常数均值。
即式(40.2)的条件。
● 自协方差只依赖于时间的平均长度。
即式(40.3)的条件。
如果定义自协方方差函数（autocovariance function ）为：))((),(s s t t X X E s t μμγ--=(40.4)那么它可由二维函数简化为一维函数)(t s -γ，由此引出延迟k 自协方差函数：),()(k t t k +=γγ(40.5)容易推断出平稳时间序列一定具有常数方差：)0(),()(2γγμ==-=t t X E Dx t t t (40.6)如果定义时间序列自相关函数（autocorrelation function ），简记为ACF ：st s s t t DX DX X X E s t ⋅--=))((),(μμρ(40.7)由延迟k 自协方差函数的概念可以等价得到延迟k 自相关函数的概念：)0()()0()0()())(()(r k r k DX DX X X E k kt t k t k t t t ==⋅--=+++γγγμμρ (40.8)容易验证自相关函数具有几个基本性质： ● 1)0(=ρ； ●)()(k k ρρ=-；● 自相关阵为对称非负定阵； ● 非惟一性。
时间序列分析试验1-SAS简介
6/17/2020
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1、SAS版本
目前最新版本SAS 9.3，要近20G。
一般个人用版本SAS 8.1(2) (300M多)（低 版本对中文支持不好），由数十个模块构成， 功能包括数据访问、数据储存及管理、应 用开发、图形处理、数据分析、报告编制、 运筹学方法、计量经济学与预测等。
//建库，库名即文件夹名，文件夹要先建好。
data 文件夹名 .example1;
//将数据集存入库中。
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三、时间序列数据集的处理
1、间隔函数—自动产生等时间间隔的时间数据
time=intnx('month','01jan2005'd,_n_-1); 第一参数：等时间间隔，常用的：
DATA example1；//标志数据步开始；并定义或打开
数据集名
INPUT 变量名表； //为数据定义变量名；确定变量格式和
读入方式；读入指定数据列。
三种方式： （1）自由格式
input name $ age height@@; 注：$--标示name为字符型变量；@@连续读入记 录，否则只读一次。
库标记─SAS数据库的逻辑名字; 数据集名字─SAS数据集的名字; 成员类型─即扩展名，指DATA或view 。使用时一般不必给出,默 认DATA。
如 WWW.SAMPLE1
6/17/2020
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3、SAS的存储方式
两类：永久数据集和 临时数据集。
一个SAS数据集是临时或永久，取决于该数据集所附 属的SAS数据库是临时的或永久的。
应用时间序列分析sas (2)
应用时间序列分析 SAS什么是时间序列分析？时间序列分析是一种统计学方法，用于处理连续性的数据，这些数据是按照时间顺序收集的。
它的目的是通过分析过去的数据模式和趋势来预测的趋势。
时间序列分析可用于各种领域，如经济学、气象学、股票市场预测等。
时间序列数据通常具有以下特征：•趋势：随着时间的推移，数据的整体趋势可能会上升或下降。
•季节性：数据可能会显示出固定周期的重复模式，如每年的季节性变化。
•周期性：数据可能会显示出非固定周期的重复模式，如商业周期。
•随机性：数据可能会受到许多随机因素的影响，如市场波动或天气变化。
为什么要使用 SAS 进行时间序列分析？SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析和数据管理软件。
它提供了丰富的数据分析和建模工具，特别适合应用于时间序列数据分析。
以下是使用 SAS 进行时间序列分析的一些主要优势：1.多种统计模型：SAS 提供了多种用于时间序列分析的统计模型，包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
这些模型可以帮助我们更好地理解时间序列数据的模式和趋势。
2.强大的数据处理能力：SAS 提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据转换、变量选择等。
这些功能可以帮助我们对时间序列数据进行预处理，以便更好地应用统计模型进行分析。
3.可视化工具：SAS 提供了各种可视化工具，如图表和图形，可以帮助我们更直观地理解时间序列数据的模式和趋势。
这些可视化工具还可以帮助我们有效地呈现分析结果。
4.自动化分析：SAS 具有自动化分析的能力，可以帮助我们快速而准确地进行时间序列分析。
通过编写脚本和宏，可以自动化执行重复的分析任务，提高工作效率。
使用 SAS 进行时间序列分析的基本步骤以下是使用 SAS 进行时间序列分析的基本步骤：1.导入数据：，需要将时间序列数据导入 SAS 中。
SAS 时间序列分析
根据现有数据：1964年1季度到2013年3季度某公司生产总 值的季度数据。做时间序列分析。
data exp3; input tov@@; date=intnx('qtr','1jan64'd,_n_-1); format date yyqc.; datalines; 227.8 231.7 236.1 246.3 252.6 259.9 266.8 268.1 263.0 259.5 261.2 258.9 269.6 279.3 296.9 308.4 323.2 331.1 337.9 342.3 345.3 345.9 351.7 364.2 371.0 374.5 373.7 368.7 368.4 368.7 373.4 381.9 394.8 403.1 411.4 417.8 420.5 426.0 430.8 439.2 448.1 450.1 457.2 451.7 444.4 448.6 461.8 475.0 499.0 512.0 512.5 516.9 530.3 529.2 532.2 527.3 531.8 542.4 553.2 566.3 579.0 586.9 594.1597.7 606.8 615.3 628.2 637.5 654.5 663.4 674.3 679.9 701.2 713.9 730.4 752.6 775.6 785.2 798.6 812.5 822.2 828.2 844.7 861.2 886.5 910.8 926.0 943.6 966.3 979.9 999.3 1008.0 1020.3 1035.7 1053.8 1058.4 1104.2 1124.9 1144.4 1158.8 1198.5 1231.8 1256.7 1297.0 1347.9 1379.4 1404.4 1449.7 1463.9 1496.8 1526.4 1563.2 1571.3 1608.3 1670.6 1725.3 1783.5 1814.0 1847.9 1899.0 1954.5 2026.4 2088.7 2120.4 2166.8 2293.7 2356.2 2437.0 2491.4 2552.9 2629.7 2687.5 2761.7 2756.1 2818.8 2941.5 3076.6 3105.4 3197.7 3222.8 3221.0 3270.3 3287.8 3323.8 3388.2 3501.0 3596.8 3700.3 3824.4 3911.3 3975.6 4022.7 4100.4 4158.7 4238.8 4306.2 4376.6 4399.4 4455.8 4508.5 4573.1 4655.5 4731.4 4845.2 4914.5 5013.7 5105.3 5217.1 5329.2 5423.9 5501.3 5557.0 5681.4 5767.8 5796.8 5813.6 5849.0 5904.5 5959.4 6016.6 6138.3 6212.2 6281.1 6390.5 6458.4 6512.3 6584.8 6684.5 6773.6 6876.3 6977.6 7062.2 7140.5 7202.4 7293.4 7344.3 7426.6 7537.5 7593.6 ; run;
时间序列分析讲义(下)
;
run;
格式2
Data 数据集名; input 变量名1 变量名2@@;
cards; 数据
;
run;
4
例1-1 录入数据 3.41 3.45 3.42 3.53 3.45 方法1 data example1_1;input price;
cards; 3.41 3.45 3.42 3.53 3.45 ; run;
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proc gplot data= example3_1; plot x*time=1; symbol1 c=red,i=join,v=star; run; proc arima data=example3_1; identify var=x ; run;
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本例IDENGTIFY得到的信息：
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叫白噪声检验，这个检验着
SAS建模中至关重要，有两方面的作用： 对于待建模的时序，若检验结果为白噪声，则该
时序可不可以建模，一个白噪声序列是不能建立任 何模型的。
对于建模的后的残差序列，若检验结果为白噪声， 模型通过检验，若残差不是白噪声则模型不通过。
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可以在数据库WORK看见数据集ex1_2数据集中有两个 变量t和price。
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format t monyy.指定时间的输出格式
此处monyy.指定时间的输出格式为月-年。
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3、 外部数据的读取
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1.2 数据的处理 1、序列变换
data example1_3;input price@@; t=intnx('month','1jan2005'd,_n_-1); logp=log(price); format t monyy.; cards; 3.41 3.45 3.42 3.53 3.45 ; run;
时间序列分析试验1-SAS简介
目录
• SAS简介 • 时间序列分析基本概念 • SAS在时间序列分析中的应用 • 时间序列分析试验流程 • SAS在时间序列分析中的优势和不
足 • 时间序列分析试验案例展示
01
SAS简介
SAS的发展历程
1976年，SAS软件创始人创立公司 SAS研究所，推出SAS1.0版本。
了解时间序列分析的基本概念，掌握SAS软件的 基本操作，能够独立完成时间序列数据的处理和 分析。
试验步骤和方法
步骤一：数据准备
2. 数据清洗：对数据进行 预处理，如缺失值填充、 异常值处理等。
1. 数据收集：收集时间序 列数据，确保数据准确、 完整。
试验步骤和方法
步骤二
数据导入和整理
2. 数据整理
试验结果分析和讨论
结果分析
对试验结果进行详细分析，包括模型的拟合效果、预测准确性等。
结果讨论
根据试验结果进行讨论，总结时间序列分析的优缺点和应用场景。
SAS在时间序列分析中的优
05
势和不足
SAS在时间序列分析中的优势
01
强大的数据处理能 力
SAS拥有强大的数据处理能力， 可以高效地处理大规模的时间序 列数据。
自动化和定制化
SAS提供自动化和定制化的功 能，可以根据用户需求定制报 表和数据分析流程。
SAS与其他软件的比较
与Excel相比
SAS在数据管理、统计分析等方面比Excel更加强大和 灵活。
与SPSS相比
SAS在数据处理和分析方面更加全面和灵活，同时提 供了更多的可视化功能。
与Python相比
SAS在数据分析和可视化方面相对较弱，但SAS提供 了更加易用的界面和更加全面的统计分析功能。