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古典時間數列分析 壹、什麼是 Time series analysis ? 係根據過去一段時間資料行徑的 pattern(圖像)(由數值及預測誤差所構成) ， 來對未來的可能數值做預測的統計分析方法。其優點在於僅利用過去的歷史資料 即能對變數做適切的描述或預測，但其限制在於此 pattern 必須有重複出現，亦 即假定「未來是過去的延伸」，若此pattern 很難發掘時，就很難進行預測。 一、時間數列 (一) 係一組依時間順序觀察的數據 x ，時間的間隔time 可能是年、季、月、週、 日，甚至時、分或更小的時間單位。資料x 對時間 time 所畫的圖稱為「時 間數列圖」。 (二) 時間數列圖根據其圖形可判別出其 pattern ，基本上可以分成四種成分，分別 是 趨 勢 性 (trend) ， 季 節 性(seasonality) ， 循 環 性(cyclicality) 或 隨 機 性 (randomness) 。 (三) 以台灣地區民國 82 年 1 月至 91 年 12 月十年間的每月資料為例，繪製時間 數列圖如下： 總人口數 離婚率 失業率 空氣汙染率 1 用水量 出國人數 * SPSS sequence charts . DATASET ACTIVATE DataSet1. TSPLOT VARIABLES=x1 /ID=time. TSPLOT VARIABLES=x2 /ID=time. TSPLOT VARIABLES=x3 /ID=time. TSPLOT VARIABLES=x4 /ID=time. TSPLOT VARIABLES=x5 /ID=time. TSPLOT VARIABLES=x6 /ID=time. 2 二、時間數列的成分介紹 (一) 趨勢性 1.線性趨勢 TR   t t 0 1 2. 非線性趨勢 (1) 二次趨勢 TRt   t  t2 0 1 2 (2) 倒數趨勢 1 TR   ( ) t 0 1 t (3) 指數趨勢  t TR  e 1 t 0