spss教程：時間序列分析：[2]繪制序列圖？1. 選擇相關(guān)的操作員按鈕，這是新手最難解決的問題，而不是菜單中的“圖形”。2. 選擇相關(guān)變量作為序列圖中的變量。如果沒有特殊要求，則無需檢查其他選項。如

spss教程：時間序列分析：[2]繪制序列圖？

1. 選擇相關(guān)的操作員按鈕，這是新手最難解決的問題，而不是菜單中的“圖形”。

2. 選擇相關(guān)變量作為序列圖中的變量。如果沒有特殊要求，則無需檢查其他選項。如果有其他選項，請參閱步驟4和5。

3. 結(jié)果顯示此圖像沒有其他選項。

4. "差分“轉(zhuǎn)換處理，其中鍵入“1”，即從第二個數(shù)據(jù)中減去第一個數(shù)據(jù)得到的值。

5. "自然對數(shù)轉(zhuǎn)換”，將原始數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換。當然，我們可以同時選擇“差分”和“自然對數(shù)轉(zhuǎn)換”。

時間序列回歸分析步驟？

時間序列建模的基本步驟如下：

①通過觀測、調(diào)查、統(tǒng)計、抽樣等方法獲取被觀測系統(tǒng)的時間序列動態(tài)數(shù)據(jù)。

②根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)，繪制相關(guān)圖，進行相關(guān)分析，得到自相關(guān)函數(shù)。相關(guān)圖可以顯示出變化的趨勢和周期，找到跳躍點和拐點。跳變點是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測值。如果跳變點是正確的觀測值，則應(yīng)在建模時加以考慮。如有異常，應(yīng)調(diào)整至預(yù)期值。拐點是指時間序列從上升趨勢突然變?yōu)橄陆第厔莸狞c。如果存在拐點，則必須采用不同的模型來擬合時間序列，如閾值回歸模型。

③確定合適的隨機模型并擬合曲線，即用一般隨機模型擬合時間序列的觀測數(shù)據(jù)。對于短時間或簡單的時間序列，可以采用趨勢模型和帶誤差的季節(jié)模型進行擬合。對于平穩(wěn)時間序列，可采用一般ARMA模型（自回歸滑動平均模型）及其特殊的自回歸模型、滑動平均模型或組合ARMA模型進行擬合。當觀測值超過50個時，一般采用ARMA模型。對于非平穩(wěn)時間序列，通過差分運算將觀測到的時間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列，然后用適當?shù)哪Ｐ蛯Σ罘中蛄羞M行擬合。