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如何用spss做组合预测法 浏览次数：865次悬赏分：10 | 解决时间：2011-1-4 15:02 | 提问者：飞翔的长颈鹿_ 目前我用一元线性、多元线性、曲线回归、灰色模型、ARIMA模型、指数平滑法 对城市生活垃圾产生量做了预测模型，但感觉还是不够有说服力，虽然R的平方挺高的，但还是希望找到一个进一步拟合得更好的模型用于未来的预测。希望大家能告诉我怎样用SPSS做组合预测法？ 还有，判定一个模型的好坏，除了用R的平方、残差平方和的大小来判定外，还有什么比较直观的判断方法？ 先谢谢大家了~~~ 最佳答案 判断模型的好坏主要用AIC、SIC或者BIC来看。SPSS里面只有BIC。这三个指标意思是差不多的，不过以SIC和BIC为准。你在建立不同模型的时候把相应的BIC都算出来，比较哪个最小，哪个模型就是最好的。 还有，就是检验模型中自变量的T-statistics，和F-statistics。如果都显著，也说明模型比较好。 此外，可以进一步检验残差，如果你的残差服从0均值的正态分布，并且ACF和PACF都近似为0的话，就说明你的残差服从白噪声分布。此时的预测就是很科学的了。对于检验正态分布，可以用SPSS里面的Q-Q test，检验白噪声可以用Box-Ljung test。在SPSS里可以算出Box-Ljung test。 我只是大概说一下概念，你有兴趣可以自己有哪些信誉好的足球投注网站学习一下 SPSS中建立ARIMA模型后如何得到残差? 浏览次数：830次悬赏分：0 | 解决时间：2010-4-22 14:32 | 提问者：kingjindali 已用SPSS建立ARIMA模型，但是建模后需检验残差项是否为白噪声序列。建模的输出结果中没有残差（residuals），怎么办？ 急求解答，先谢过。 不好意思我没有财富值啊，请大家帮个忙。 最佳答案 在对话框中点击save按钮，弹出对话框中有残差（residual）那一项 怎样在spss 17.0中录入数据？我要做人口预测，变量是年份和总人口数，每次一输入就只有前两位数，求急救！ 浏览次数：676次悬赏分：0 | 解决时间：2010-12-8 19:50 | 提问者：linyiqiong 我用的是spss 17。0 每次一输入数据就只有前两位是显示出来的，请问是怎么回事啊？我要用过去几年的人口数预测将来几年的人口数，怎么样找出拟合度最好的函数啊？跪求解答，急~~ 最佳答案 是不是没小数点，还是什么问题？ 找拟合度最好的函数，你可以通过线性、二次、三次、指数等等函数进行拟合之后，比较每个函数的R方值大小，比较的前提是函数通过方差检验，如果R方值越大，说明函数拟合度越高谈论 Arima模型在SPSS中的操作?? 2010-11-03 21:11:22|??分类： datamining |??标签： |字号大中小?订阅 ? 引用 Arima模型在SPSS中的操作????? ARIMA，就是autoregressive integrated moving-average model，中文应该叫做自动回归积分滑动平均模型，它主要使用与有长期趋势与季节性波动的时间序列的分析预测中。?????? ARIMA有6个参数，ARIMA (p,d,q)(sp,sd,sq)，后三个是主要用来描述季节性的变化，前三个针对去除了季节性变化后序列。为了避免过度训练拟合，这些参数的取值都很小。p与sp的含义是一个数与前面几个数线性相关，这两参数大多数情况下都取0, 取1的情况很少，大于1的就几乎绝种了。d与sd是差分，difference，d是描述长期趋势，sd是季节性变化，这两个参数的取值几乎也都是0，1，2，要做几次差分就取几作值。q与sq是平滑计算次数，如果序列变化特别剧烈，就要进行平滑计算，计算几次就取几做值，这两个值大多数情况下总有一个为0，也很少超过2的。?????? ARIMA的思路很简单，首先用差分去掉季节性波动，然后去掉长期趋势，然后平滑序列，然后用一个线性函数+白噪声的形式来拟合序列，就是不断的用前p个值来计算下一个值。?用SPSS来做ARIMA大概有这些步骤：1定义日期，确定季节性的周期，菜单为Data-Define dates 2画序列图来观察数值变化，菜单为Graph-sequence / Time Series - autoregressive 3若存在季节性波动，则做季节性差分，Graph- Time Series - autoregressive，先做一次，返回2观察，如果数列还存在季节性波动，就再做一次，需要做几次，sd就取几 4若观察到差分后的数列中有某些值远远大于平均值，则需要做平滑，做几次sq就取几 5然后看是否需要做去除长期趋势的差分，确定