SPSS时间序列ARIMA、指数平滑法数据分析汽车销量数据

简介: SPSS时间序列ARIMA、指数平滑法数据分析汽车销量数据

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本文对汽车销量数据进行时间序列数据分析,我们向客户演示了用SPSS的ARIMA、指数平滑法可以提供的内容点击文末“阅读原文”获取完整代码数据


操作步骤:

  • 先加日期
  • 散点图
  • 再去趋势化
  • 再去季节性
  • 再模拟模型ARIMA分析
  • 得出结论

查看数据

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时间序列散点图

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图:sales 序列

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。

 

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指数平滑法剔除趋势项

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季节性分解

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点击标题查阅往期内容


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python用ARIMA模型预测CO2浓度时间序列实现

左右滑动查看更多

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ARIMA模型拟合

模型描述



模型类型

模型 ID 销量 模型_1 ARIMA(1,0,0)(1,0,0)




模型摘要

模型拟合










拟合统计量 均值 SE 最小值 最大值 百分位





5 10 25 50 75 90 95




平稳的 R 方 .440 . .440 .440 .440 .440 .440 .440 .440 .440 .440
R 方 .496 . .496 .496 .496 .496 .496 .496 .496 .496 .496
RMSE 20.957 . 20.957 20.957 20.957 20.957 20.957 20.957 20.957 20.957 20.957
MAPE 8.783 . 8.783 8.783 8.783 8.783 8.783 8.783 8.783 8.783 8.783
MaxAPE 45.945 . 45.945 45.945 45.945 45.945 45.945 45.945 45.945 45.945 45.945
MAE 14.824 . 14.824 14.824 14.824 14.824 14.824 14.824 14.824 14.824 14.824
MaxAE 57.941 . 57.941 57.941 57.941 57.941 57.941 57.941 57.941 57.941 57.941
正态化的 BIC 6.292 . 6.292 6.292 6.292 6.292 6.292 6.292 6.292 6.292 6.292

 

模型统计量





模型 预测变量数 模型拟合统计量 Ljung-Box Q(18) 离群值数

平稳的 R 方 统计量 DF Sig.


销量-模型_1 0 .440 35.895 16 .003 0

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误差白噪声检验

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·      模型拟合并相比较简单季节性和Winters模型没有太大的优势,结果可接受。Sig.列给出了 Ljung-Box 统计量的显著性值,该检验是对模型中残差错误的随机检验;表示指定的模型是否正确。显著性值大于0.05 表示残差误差是随机的,则意味着所观测的序列中使用该模型拟合较好。

·      平稳的R方:显示固定的R平方值。此统计量是序列中由模型解释的总变异所占比例的估计值。该值越高(最大值为 1.0),则模型拟合会越好。

·      检查模型残差的自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 的值比只查看拟合优度统计量能更多地从量化角度来了解模型。


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