SPSS时间序列预测中的特征分析与预处理

本资源主要探讨了SPSS在时间序列预测中的应用，以我国2000年1月至2009年12月的社会商品零售总额数据为例。首先，时间序列分析是概率统计中的重要分支，它在金融经济等领域广泛应用，通过时域分析和谱分析两种方法进行。预测流程涉及预处理步骤，目的是使数据更具可分析性和适用性。 预处理是时间序列分析的关键，其目的是提取动态特征并满足模型需求。这包括数据采样，如直接采样和累计采样，以及直观分析，如离群点检测、缺失值填充和指标统一范围。特征分析在此阶段尤为重要，通过计算样本均值、样本方差、标准偏度系数和标准峰度系数等参数，以提炼数据核心信息，便于后续处理和统计特性检验。 相关分析则是衡量序列内部关联程度，自相关系数序列的周期性变化有助于判断序列的平稳性，进而确定合适的模型。在预处理过程中，可能需要对数据进行变换，如取对数、一阶差分或季节差分，以调整数据的结构。 具体到SPSS操作，预处理步骤如下： 1. 数据准备：使用【Data(数据)】菜单下的【DefineDates(定义日期)】功能设置数据的时间属性，如选择月度或季度数据，定义周期长度。 2. 数据采样：通过【SelectCases(选择案例)】选项进行数据筛选和选取。 此资源深入介绍了如何使用SPSS进行时间序列预处理，以及如何通过特征分析和相关分析来为后续的预测模型建立奠定基础，这对于理解和应用SPSS在实际时间序列预测问题中具有实用价值。