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2017-01-13 发布于重庆
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时间序列分析.

分析化工生产量数据某工厂一些特质药品，生产输入化工生产产量数据序列 47 64 23 71 38 64 55 41 59 48 71 35 57 40 58 44 80 55 37 74 51 57 50 60 45 57 50 45 25 59 50 71 56 74 50 58 45 54 36 54 48 55 45 57 50 62 44 64 43 52 38 59 55 41 53 49 34 35 54 45 68 38 50 60 39 59 40 57 54 23 时序图如下在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。识别模型，输入如下程序。提交程序，观察输出结果，发现二阶样本自相关系数和一阶的样本偏相关系数都在2倍的标准差之外，那么我们首先作为一阶AR模型估计，p=1 提交程序，观察输出结果，发现残差能通过白噪声检验，但它的二阶的样本偏相关系数比较大，那么我们考虑二阶AR模型。P=2时进行拟合提交程序，观察输出结果，发现残差样本自相关系数和样本偏相关系数都在2倍的标准差之内。且能通过白噪声检验。比较两个模型的AIC和SBC, 发现第二个模型的AIC和SBC都比第一个的小，故我们选择第二个模型为我们的结果。进行预测