問：什麽是時間序列？
答：時間序列是時間間隔不變的情況下收集的不同時間點數據集合。
問：那時間序列分析又是什麽？
答：時間序列分析是通過研究歷史數據的發展變化規律來預測事物的未來發展的統計學方法。公司營業額、銷售額，人口數量，股票等方面的變化預測皆可通過此統計方法。
SPSS中的操作
首先，對數據進行 預處理：
1.查看數據是否有缺失，若有，不便後續處理，則需進行替換缺失值。
轉換→替換缺失值→選擇新變量→輸入新變量名稱、選擇替換缺失值方法。
2.定義日期
數據→定義日期和時間
3.平穩性檢驗（平穩性指的是期望不變，方差恒定，協方差不隨時間改變）
檢驗方法：時序圖檢驗、自相關圖檢驗等。可通過創建時間序列實現數據的平穩化
轉換→創建時間序列
結果（例：運行中位數——跨度為1，則等於原數據）
數據預處理後對數據進行分析研究——序列圖、譜分析、自相關等。
1.序列圖：分析→時間序列預測→序列圖→根據需要選擇變量、時間軸標簽等。
結果（例）：可觀察數據的大致波動情況。
2.譜分析：分析→時間序列預測→譜分析→根據需要選擇變量、圖表。
結果（例）
對於周期變化的數據，主要用於偵測系統隱含的周期或者節律行為；
對於非周期的數據，主要用於揭示系統演化過程的自相關特征。
3.自相關：分析→時間序列預測→自相關→選擇變量及其他。
結果：
解讀：直條高低代表自相關系數的大小，橫軸1-16代表自相關的階數，上下線之間是不具有統計學意義的，偏自相關是去除自相關系數的關聯性傳遞性之後，用偏自相關系數考察剩余的相關性是否還存在。
關於SPSS時間序列分析的簡要介紹就結束啦！
END
文 | FM