时间序列分析SAS实现代码

时间: 2023-09-11 21:03:08 浏览: 117
在SAS中进行时间序列分析可以使用PROC ARIMA和PROC TIMESERIES两个过程来实现。下面是一个示例代码,用于执行时间序列分析和预测: ``` /* 定义时间序列数据集 */ data timeseries; input date y; format date date9.; datalines; 01JAN2020 10 02JAN2020 15 03JAN2020 12 04JAN2020 18 05JAN2020 20 06JAN2020 22 07JAN2020 25 08JAN2020 30 09JAN2020 28 10JAN2020 35 ; /* 设置时间序列过程的选项 */ proc timeseries data=timeseries; id date interval=day; /* 指定日期变量和观测间隔 */ var y; /* 指定要分析的变量 */ run; /* 运行时间序列过程 */ proc arima data=timeseries; identify var=y(stationary=mean); /* 确定时间序列模型 */ estimate p=1 q=1; /* 估计ARMA模型参数 */ forecast lead=5 out=outfore; /* 预测未来5个观测值 */ run; /* 打印预测结果 */ proc print data=outfore; run; ``` 在这个示例代码中,首先定义了一个名为timeseries的时间序列数据集,其中包含了日期(date)和观测值(y)两个变量。然后使用PROC TIMESERIES过程进行时间序列分析,指定了日期变量和观测间隔。接下来,使用PROC ARIMA过程对时间序列模型进行识别和估计,指定了ARMA模型的阶数(p和q)。最后,使用forecast语句进行未来观测值的预测,并将结果保存在outfore数据集中。最后,使用PROC PRINT过程打印预测结果。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的时间序列分析可能涉及更多的选项和步骤,具体操作根据你的数据和分析目的而定。希望对你有帮助!如果你有任何进一步的问题,请随时提问。

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