SPSS时间序列分析实战：就业预测与ARIMA模型构建

本资源主要聚焦于SPSS在时间序列分析中的应用，特别适合数学建模爱好者和初学者使用。主要内容涉及以下几个方面： 1. 时间序列分析基础：时间序列分析是统计学中处理按时间顺序排列数据的一种方法，实验内容探讨了指数平滑、自回归、综合移动平均和季节分解等常用技术。其中，自回归积分移动平均法（ARIMA）因其在短期预测中的高精度而被选用于就业总量预测。 2. 实验目的：学习者将通过实验深入了解时间序列分析的原理，掌握如何使用SPSS创建和处理时间序列变量，包括数据预处理、平稳化和定阶方法。此外，还将学习如何建立时间序列模型进行短期预测，并将这些理论应用于解决实际问题。 3. 数据预处理：实验强调了数据预处理的重要性，包括处理缺失值、定义时间序列变量和确保数据平稳性。预处理步骤包括填补缺失值、设置时间标志，以及通过平稳性检验来确保数据适合进行时间序列分析。 4. SPSS操作步骤：具体的操作流程包括使用SPSS创建数据文件、设置时间定义，以及使用Sequence Charts工具绘制序列图以可视化数据变化和异常检测。时间定义部分指导用户如何利用Date菜单中的Define Dates功能，自动生成时间标志变量。 5. 实验分析与建模：实验者需根据数据特性和分析需求，选择合适的ARIMA模型或其他模型进行数据建模，通过SPSS实现预测并分析就业总量的未来趋势。 通过这个资源，学习者不仅能掌握SPSS这一统计软件在时间序列分析中的应用，还能提升其数学建模能力和解决实际问题的技能。无论是理论学习还是实践操作，都具有很高的实用价值。