MBA统计学15时间序列分析教材(PPT 74页)

统计学
第十五章 时间序列分析
横截面数据时间序列数据
时间序列和回归
例tssales.txt
SPSS的实现:时间序列数据的产生
SPSS的实现:时间序列数据的点图
15.1 时间序列的组成部分
时间序列的组成部分
SPSS的实现:时间序列的分解
15.2 指数平滑
指数平滑
SPSS的实现:指数平滑:tssales.sav数据
SPSS的实现:指数平滑
15.3 Box-Jenkins 方法:ARIMA模型
ARIMA模型 ：AR模型
ARIMA模型 ：MA模型
ARIMA模型 ：ARMA模型
ARIMA模型：平稳性和可逆性
ARIMA模型：差分
ARMA模型的识别和估计
例：数据AR1.txt 为了直观地理解上面的概念，下面利用一个数据例子来描述。
例：数据AR1.txt；拖尾和截尾先来看该时间序列的acf(左)和pacf图(右)
例：数据AR1.txt；拖尾和截尾
acf和pacf图
例：数据AR1.txt
ARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s模型
用ARIMA模型拟合例tssales.txt
例：数据tssales.txt
用ARIMA模型拟合带有独立变量的时间序列
数据tsadds2.txt
SPSS的实现:ARIMA模型
SPSS的实现:ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型拟合
公式：指数平滑模型
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