SAS时间序列分析：太阳黑子数据实验与AR(2)模型应用

本资源是一份关于时间序列分析以及在SAS系统中应用各种模型的详细教程，旨在帮助学习者掌握时间序列分析的基本步骤并熟悉SAS/ETS软件的使用。主要内容分为以下几个部分： 1. 实验目的：通过分析太阳黑子数量的时间序列，了解时间序列分析的基础流程，并学会如何利用SAS系统进行操作。实验强调理解分析的基本步骤和解读不同语句的输出结果。 2. 实验内容：具体到实验，首先通过创建名为exp1的数据集，导入太阳黑子数据，并绘制数据与时间的关系图，以初步判断序列的平稳性。根据图形观察，该序列呈现均值平稳特征。 3. 模型识别：接着，通过识别模型，如输入AR(2)模型的识别程序，分析输出结果，确定序列属于AR(2)模型。这一步骤对于理解自回归模型在时间序列中的应用至关重要。 4. 估计与诊断：接下来，执行估计与诊断程序，确保序列满足白噪声检验和模型合理性条件。只有在这些前提下，才能进行准确的预测。 5. 预测：一旦模型通过验证，就进行预测，通过输入特定的预测程序，观察预测结果，这是时间序列分析的核心目标之一。 6. 总程序概述：资源提供了完整的数据处理和分析流程，包括数据输入、格式化时间变量、绘图、模型识别与估计、预测，以及最终的程序提交和系统退出。 通过这份作业神器，学习者能够亲自动手实践时间序列分析，不仅提升技术技能，还能够巩固理论知识，为实际工作或研究提供宝贵的经验。整个过程大约需要2小时，适合用于课程作业或者个人自学。