《统计软件实验报告》 SPSS 软件的上机实践应用 时 间 序 列 分析 数学与统计学学院 一、 实验内容： 时间序列是指一个依时间顺序做成的观察资料的集合。时间序列分析过程中最常用的方法是：指数平滑、自回归、综合移动平均及季节分解。 本次实验研究就业理论中的就业人口总量问题。但人口经济的理 论和实践表明，就业总量往往受到许多因素的制约，这些因素之间有着错综复杂的联系，因此，运用结构性的因果模型分析和预测就业总量往往是比较困难的。时间序列分析中的自回归求积分移动平均法（ARIMA）则是一个较好的选择。对于时间序列的短期预测来说，随机时序ARIMA 是一种精度较高的模型。 我们已辽宁省历年（1969-2005）从业人员人数为数据基础建立一个就业总量的预测时间序列模型,通过spss 建立模型并用此模型来预测就业总量的未来发展趋势。 二、 实验目的： 1. 准确理解时间序列分析的方法原理 2. 学会实用SPSS 建立时间序列变量 3. 学会使用SPSS 绘制时间序列图以反应时间序列的直观特征。 4. 掌握时间序列模型的平稳化方法。 5. 掌握时间序列模型的定阶方法。 6. 学会使用SPSS 建立时间序列模型与短期预测。 7. 培养运用时间序列分析方法解决身边实际问题的能力。 三、 实验分析： 总体分析： 先对数据进行必要的预处 理和观察 ，直到它 变成 稳态 后 再 用SPSS对数据进行分析。 数据的预处 理阶段 ，将 它 分为三个步 骤 ：首 先，对有缺 失 值 的数据进行修 补 ，其 次 将 数据资 料 定义 为相 应的时间序列，最 后 对时间序 列数据的平稳性进行计算观察。 数据分析和建模阶段：根据时间序列的特征和分析的要求，选择恰当的模型进行数据建模和分析。 四、 实验步骤： SPSS 的数据准备包括数据文件的建立、时间定义和数据期间的指定。 SPSS 的时间定义功能用来将数据编辑窗口中的一个或多个变量指定为时间序列变量，并给它们赋予相应的时间标志，具体操作步骤是： 1. 选择菜单：Date→ Define Dates，出现窗口： 单击【ok(确认)】按钮，此时完成时间的定义，SPSS 将在当前数据编辑窗口中自动生成标志时间的变量。 当数据准备好，为认识数据的变化规律，判断数据是否存在离群点和缺损值，最直接的观察方法是绘制序列的图像。 2. 选择菜单选项栏中的Analyze>forecasting>Sequence Charts,弹出 Sequence Charts 对话框。 单击【o k (确认)】按...
