在SPSS中时间序列分析怎么做 _spss创建时间序列滞后

1、在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据做时间序列分析，在显示的对话框中“打开现有数据源”下面选择excel文件。
2、在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择输入数据的Excel sheet表格，单击“确定” 。
3、查看导入的数据，点击左下角“数据视图”，查看原数据。
4、检验数据是否符合正态分布，检验数据的平稳性。平稳用ARMA模型，利用自相关和偏相关图确定模型的参数，再通过参数检验和信息准则选择最优的模型。
SPSS-数据分析之时间序列分析当数据与时间息息相关，常具有周期性的变化规律，此时，时间序列分析是一个很好的发现分析及预测其发展变化的统计方法，接下来简要分享统计分析软件SPSS中时间序列分析的操作。
问：什么是时间序列？
答：时间序列是时间间隔不变的情况下收集的不同时间点数据集合。
问：那时间序列分析又是什么？
答：时间序列分析是通过研究历史数据的发展变化规律来预测事物的未来发展的统计学方法。公司营业额、销售额，人口数量，股票等方面的变化预测皆可通过此统计方法。
SPSS中的操作
首先，对数据进行预处理：
1.查看数据是否有缺失，若有，不便后续处理，则需进行替换缺失值。
转换→替换缺失值→选择新变量→输入新变量名称、选择替换缺失值方法。
2.定义日期
数据→定义日期和时间
3.平稳性检验（平稳性指的是期望不变，方差恒定，协方差不随时间改变）
检验方法：时序图检验、自相关图检验等。可通过创建时间序列实现数据的平稳化
转换→创建时间序列
结果（例：运行中位数——跨度为1，则等于原数据）
数据预处理后对数据进行分析研究——序列图、谱分析、自相关等。
1.序列图：分析→时间序列预测→序列图→根据需要选择变量、时间轴标签等。
结果（例）：可观察数据的大致波动情况。
2.谱分析：分析→时间序列预测→谱分析→根据需要选择变量、图表。
结果（例）
对于周期变化的数据，主要用于侦测系统隐含的周期或者节律行为；
对于非周期的数据，主要用于揭示系统演化过程的自相关特征。
3.自相关：分析→时间序列预测→自相关→选择变量及其他。
结果：
解读：直条高低代表自相关系数的大小，横轴1-16代表自相关的阶数，上下线之间是不具有统计学意义的，偏自相关是去除自相关系数的关联性传递性之后，用偏自相关系数考察剩余的相关性是否还存在。
关于SPSS时间序列分析的简要介绍就结束啦！
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文 | FM
spss创建时间序列滞后首先，我们在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据用来做时间序列分析。在如图所示的对话框中“打开现有数据源”下面选择图示的excel文件。
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然后在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择你输入数据的Excel sheet表格，单击“确定” 。
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接着，我们需要查看我们导入的数据，比如是否有缺失数据，数据的分布是怎么样的。方法一：点击左下角“数据视图”，查看原数据（使用数据不多的情况）；方法二：依次点击“分析-描述统计-描述“查看数据情况（数据多的情况下推荐）。
数据预处理
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在完成上面的步骤后，做时间序列分析前需要对数据进行一个预处理，即为数据定义日期。
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首先，我们在如图所示的菜单上依次点击“数据--定义日期” 。
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接着，我们在弹出的“定义日期”对话框内，设置日期的格式。在图示的案例中，我们现在“年份，月”作为日期格式。
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确定日期格式后，我们在SPSS数据表格里面的“数据视图”可以看到新插入的日期“Year”“Month”“Date”（新变量默认名称）。
时间序列分析-指数平滑法
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首先，我们利用指数平滑法时间序列分析。指数平滑法的使用特点是将较大的权数放在最近的资料。
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我们依次点击第一排菜单栏里面的“分析-预测-创建模型”，弹出“时间序列建模器” 。
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现在进行一些设置：在“变量”选项下，将需要进行时间序列预测的变量拖入图示的“因变量”框内；在方法中，选择“指数平滑法” 。
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其他的一些设置包括【统计量】，我们勾选“平稳的R方”“拟合优度”“显示预测值”；在【图表】中选“观察值”“预测值”“拟合值”；在【保存】中勾选“预测值”；在【选项】下填写我们需要预测到的指定日期。