实验·6-时间序列分析的spss应用.pdfVIP

实验 6 时间序列分析的 spss 应用 6.1 实验目的 学会运用 SPSS 统计软件创建时间数列，熟练掌握长期趋势线性模型拟合和 季节变动测定的 SPSS 方法与技能。 6.2 相关知识（略） 6.3 实验内容 6.3.1 用 SPSS 统计软件创建时间序列的创建 6.3.2 用 SPSS 统计软件处理长期趋势线性模型的拟合（最小二乘法、指数 平滑法）及预测。 6.3.3 掌握测定季节变动规律的 SPSS 测定方法。 6.4 实验要求 6.4.1 准备实验数据 6.4.2 用 SPSS 统计软件创建彩电出口数量的时间序列 6.4.3 用最小二乘法测定长期趋势，拟合线性趋势方程，并进行趋势预测。 6.4.4 测定彩电出口数量的季节变动规律。 6.4.5 用指数平滑法预测 2014 和 2015 年的彩电出口数量。 6.5 实验步骤 6.5.1 实验数据 为了研究某国彩电出口的情况，某研究机构收集了从 2003-2013 年某国彩电 出口的月度数据，如表 6-1 所示。 表 6-1 我国 2003-2013 年的我国彩电出口的月度数据（单位：万台） 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月 2003 年 12.53 13.73 24.45 28.75 32.45 31.11 25.94 32.98 43.49 42.94 63.29 77.28 2004 年 30.01 39.63 29.77 42.74 32.25 31.94 32.27 32.59 32.92 30.98 47.44 52.82 2005 年 24.08 16.42 31.24 29.33 31.88 30.09 28.08 32.99 44.99 47.57 50.36 75.19 2006 年 39.02 25.81 43.38 37.34 39.22 39.87 51.10 50.99 55.16 62.78 57.75 72.20 2007 年 28.76 39.38 46.10 39.41 38.74 40.18 45.59 43.31 46.68 54.17 53.65 61.12 2008 年 28.87 21.23 35.82 26.97 32.33 24.53 29.39 31.96 38.22 39.24 52.95 68.41 1 2009 年 29.99 37.09 37.70 35.33 29.53 53.64 28.95 25.88 37.61 39.83 28.44 54.85 2010 年 55.77 13.96 43.50 32.96 32.91 47.65 39.74 39.48 50.70 60.53 68.22 83.47 2011 年 66.35 70.35 86.19 87.50 61.19 93.23 89.31 88.37 90.05 90.06 107.56 101.63 2012 年 78.31 91.97 91.73 101.67 77.60 87.64 98.82 79.90 110.86 113.29 125.58 120.24 2013 年 101.65 93.53 127.04 133.68 143.76 155.50 170.59 168.96 186.16 181.91 253.78 201.14 6.5.2 创建彩电出口数量时间序列 １．先录入数据，录入后的SPSS 数据文件如下图 6-1 所示： 图 6-1 录入后的数据文件（部分图） ２．定义日期变量。选择“数据-定义日 ”，打开“定义日期”主对话框， 选择相应的时间设置类型，运行完成后，数据文件中会增加相应的时间变量。在 本案例中，数据是年份和月份数据，且是从 2003 年 1 月开始的，所以时间为“年 份、月份”类型，且起始年份为 2003 年，起始月份为 1 月。 2