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15.2.2 指数平滑模型的SPSS操作(1)

《SPSS统计分析从入门到精通(第2版)》第15章时间序列模型,本章主要介绍在SPSS中提供哪些进行时间序列分析的方法。本节为大家介绍指数平滑模型的SPSS操作。

作者:陈胜可来源:清华大学出版社|2013-06-08 14:17

15.2.2  指数平滑模型的SPSS操作(1)

在SPSS Statistics数据编辑器窗口中建立指数平滑模型的具体操作步骤如下。

1)在菜单栏中选择"分析"|"预测"|"创建模型"命令,打开如图15-9所示的"时间序列建模器"对话框。

2)选择变量和方法。

从源变量列表中选择建立指数平滑模型的因变量,选入"因变量"列表中。"因变量"和"自变量"列表中的变量必须为数值型的度量变量。

在"方法"下拉列表框中选择"指数平滑法",然后单击"条件"按钮,弹出如图15-10"时间序列建模器:指数平滑条件"对话框。

"时间序列建模器:指数平滑条件"对话框用于设定指数平滑模型的类型和因变量的形式。包括两个选项组:

①"模型类型"选项组  该选项组用于设定指数平滑模型的类型,包括"非季节性"和"季节性"两大类模型。

非季节性的指数平滑模型有4种形式:

简单:选中该单选按钮表示使用简单指数平滑模型,该模型适用于没有趋势或季节性的序列,其***的平滑参数是水平,且与ARIMA 模型极为相似。

Holt线性趋势:表示使用霍特线性趋势模型,该模型适用于具有线性趋势且没有季节性的序列,其平滑参数是水平和趋势,不受相互之间的值的约束。Holt模型比下面介绍的Brown 模型更通用,但在计算大序列时花的时间更长。

Brown线性趋势:表示使用布朗线性趋势模型,该模型适用于具有线性趋势且没有季节性的序列,其平滑参数是水平和趋势,并假定二者等同。

阻尼趋势:表示使用阻尼指数平滑方法,此模型适用于具有线性趋势的序列,且该线性趋势正逐渐消失并且没有季节性,其平滑参数是水平、趋势和阻尼趋势。

季节性的指数平滑模型有3种形式:

简单季节性:该模型适用于没有趋势并且季节性影响随时间变动保持恒定的序列,其平滑参数是水平和季节。

Winters可加性:该模型适用于具有线性趋势且不依赖于序列水平的季节性效应的序列,其平滑参数是水平、趋势和季节。

Winters相乘性:该模型适用于具有线性趋势和依赖于序列水平的季节性效应的序列,其平滑参数是水平、趋势和季节。

②"因变量转换"选项组  该选项组用于对因变量进行转换设置,有3个选项:

无:表示在指数平滑模型中使用因变量的原始数据。

平方根:表示在指数平滑模型中使用因变量的平方根。

自然对数:表示在指数平滑模型中使用因变量的自然对数。其中,"平方根"和"自然对数"要求原始数据必须为正数。

【责任编辑:book TEL:(010)68476606】

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