SPSS时间序列分析解析
SPSSAU_计量经济研究_季节Sarima
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
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。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
SPSS软件中常用统计分析方法
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。
时间序列(ARIMA)案例超详细讲解
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
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2）前移动平均法模型
Mt+1=(Yt+ Yt-1+…+ Yt-n+1)/n 或 Mt+1= Mt+(Yt-Yt-n)/n 其中：n=t-(t-n+1)+1,为跨越期数或选择用于计算移动平均 值的观察值个数。 该模型有以下几个方面的特点：一是每个新的移动平均 值是对前一个移动平均值的调整。二是当n越大时，移动 平均值序列表现得越平滑，调整量也越小。三是只能预 测下一期，预测值滞后。四是该模型一般适用于基本水 平型变动，又有些波动的时间序列，不适合明显趋势变 化的时间序列。通常平均移动法是进行时间序列数据整 理的基本方法，这种方法很少被单独用来预测趋势值。
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2、移动平均法
1）移动平均法的含义 移动平均法MA（Moving average）是指对时间序列观察值，由远向 近按一定的跨越期（Span）计算平均值的一种预测方法，简记为 MA(n)。移动平均法具有以下几个特点：首先，通过移动平均，能消 除随机因素引起的不规则变动，能销售数据能敏感反映市场现象的 波动规律。其次，通过移动平均，可减少观察值的历史数据贮存量， 即理论上只需要跨越期个数的数据，但要保留两个时间序列数据： 观察值时间序列及其移动平均值序列。其三，在选择跨越期的大小 时，要考虑时间序列的波动规律，如果时间序列波动有规律，跨越 期取得小一些或采用其波动周期。在观察长期趋势时，如果时间序 列无规则变动，跨越期取得大一些。
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3）SPSS中的实现过程
下面是利用本案例中的销售预测数据库forceast.sav，采用 一般差分法绘制波动图的操作：
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打开forceast.sav——按地区代码切分文件split file——点击Transform 中的子菜单Create Time Series中的计算一般差分功能Difference功 能——选择需要计算差分的变量：sale、生成新变量的名称s1、阶数 order为1——生成新的变量s1——恢复文件切分——点击graphs中的 line —— line charts mutiple 子菜单line功能——显示line charts对话框，选择多线图mutiple line— —数据来源data in chart are选项中，选择平行变量综述summaries for separate variables，点击define——在线图纵轴指标line represents选项 中选择计算综述值other summary function，在综述变量variable中输入 变量sale、s1二个变量（分别代表差分前、一阶差分后的数据），指 定统计参数为汇总sum——在分类轴横轴category axis中输入分类变 量：date，其他均采用系统默认值——ok，生成多线图，输出结果如 图10-3所示。
时间序列 8种方法
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。
SPSS基本原理与方法
SPSS数据分析
回归分析
线性回归模型侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过线性表达 式，即线性回归方程，来描述其关系，进而确定一个或几个变量的 变化对另一个变量的影响程度，为预测提供科学依据。分为一元线 性以及多元线性回归。 基本步骤：①确定回归方程中的自变量和因变量；②从收集到的样 本数据出发确定自变量和因变量之间的数学关系式，即确定回归方 程；③建立回归方程，在一定统计拟合准则下估计出模型中的各个 参数，得到一个确定的回归方程；④对回归方程进行各种统计检验； ⑤利用回归方程进行预测。
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数据统计分析的基本步骤
SPSS数据管理
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●数据文件的合并； ●数据文件的转置； ●数据文件的重组； ●变量计算； ●缺失值的替代； ●数据排序；
SPSS数据分析
计算描述统计量
• 描述集中趋势的统计量
均值：表示某变量所有变量值集中趋势或平均水平的统计量。 适用于特点：利用了全部数据定距数据，易受极端值的 影响。
聚类分析：是建立一种分类，是将一批样本(或变量)按照在性质 上的“亲疏”程度,在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法. 其中:类内个体具有较高的相似性,类间的差异性较大. 聚类分析的亲疏远程度的衡量指标： 相似性:数据间相似程度的度量 距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,聚成一类;距离 越远,越“疏远”,分别属于不同的类。 常用欧式距离计算。