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一.频谱分析(分析-预测-频谱分析) “频谱图”过程用于标识时间序列中的周期行为.它不需要分析一个时间点与下一个时间点之间的变异,只要按不同频率的周期性成分分析整体序列的变异.平滑序列在低频率具有更强的周期性成分:而随机变异(“白噪声”)将成分强度分布到所有频率.不能使用该过程分析包含缺失数据的序列. 1.示例.建造新住房的比率是一个国家/地区经济的重要晴雨表.有关住房的数据开始时通常会表现出一个较强的季节性成分.但在估计当前数字时,分析人员需要注意数据中是否呈现了较长的周期. 2.统计量.正弦…
用SPSS做时间序列 关于时间序列,有好多软件可以支持分析,大家比较熟悉的可能是EVIEWS.SPSS.还有STATA,具体用啥软件,结果都是一样的,但是SPSS作为一款学习简单,使用容易的软件还是值得大家关注的. 预测:是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测,是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究,简单地说就是指从已知事件测定未知事件.为什么要预测呢,因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后,人们可以在目前为它的到来做好准备,通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果,并通过…
我们在分析数据时,经常会碰到一种数据,它是由时间累积起来的,并按照时间顺序排列的一系列观测值,我们称为时间序列,它有点类似于重复测量数据,但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多,而时间序列的时间点非常多,并且具有长期性.这种数据资料首先先后顺序不能改变,其次观测值之间不独立,因此普通的分析方法不再适用,需要专门的时间序列模型,这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律. 时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间…
SPSS转换菜单:创建时间序列 1.概念:"创建时间序列"对话框允许您基于现有数值型时间序列变量的函数创建新的变量.这些转换后的值在时间序列分析中非常有用. 2.操作:转换-创建时间序列 3.说明:时间序列转换函数如下: ◎差分.序列中相邻值之间的非季节性差异.阶数为用于计算差分的以前值个数.由于每阶差分丢失一个观察值,因此系统缺失值会出现在序列开头.例如,如果差分阶数为2,则前两个个案会包含新变量的系统缺失值. ◎季节性差分.相隔恒定距离的序列值之间的差分.该跨度基于当前定义的周期.…
统计图能够简洁.直观地对主要的数据信息进行呈现,反映事物内在的规律和关联.当然难免会丢失数据的细节,鱼与熊掌不可兼得. 根据统计图呈现变量的数量将其分为单变量图.双变量图.多变量图,然后再根据测试尺度进行细分.变量主要分为3类:无序.有序和连续型变量. 1.单变量图:连续型变量.包括直方图.茎叶图.箱图.P-P图等. 2.单变量图:分类变量.包括饼图.简单条图.Pareto图. 3.双变量图:连续应变量.即应变量为连续性变量的情形.注意此处 “应” 字并非笔误,应变量可理解为数学方程中的因变量.…
from http://blog.csdn.net/u012129372/article/details/26565611 %FFT变换,获得采样数据基本信息,时域图,频域图 %这里的向量都用行向量,假设被测变量是速度,单位为m/s clear; close all; load data.txt              %通过仪器测量的原始数据,存储为data.txt中,附件中有一个模版(该信号极不规则) A=data;                                    …
能够用来做统计分析的软件和程序很多,目前应用比较广泛的包括:SPSS, SAS.R语言,Matlab,S-PLUS,S-Miner等.下面我们来看一下各应用的特点: SPSS: 最简单的,都是菜单操作,不过不利于二次程序开发. SAS: 需要购买,该软件录入语言要非常精确,不能出错,难操作. R语言:免费软件,可以菜单操作,不过一般要编程的,二次程序开发. Matlab:基本是程序操作,和R语言差不多,不过功能比较强大. S-PLUS: 需要购买,基本也是菜单操作,和SPSS差不多. R与SPS…
不多说,直接上干货! Win7/8/10里如何下载并安装最新稳定版本官网IBM SPSS Modeler 18.0 X64(简体中文 / 英文版)(破解永久使用)(图文详解)   我这里,是以SPSS Modeler 18.0为例 IBM SPSS Modeler 18.0功能特色: 1.访问各种类型的数据 借助SPSS Modeler,您可以使用各种分析技术访问数据源, 如数据仓库.数据库.Hadoop 分布或平面文件,以便从您 的数据中发现隐含的模式.这些统计技术使用历史数据来预 测当前状况…
SPSS统计功能 - 应用速查表第一列为统计方法,中间为统计功能,最后一列为所在模块 1 ANOVA Models(单因素方差分析:简单因子) : 摘要 描述 方差 轮廓 - SPSS Base 2 AREG (评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差) : 预测 - SPSS Trends 3 ARIMA (季节和非季节性单变量模型的极大似然估计) : 预测 - SPSS Trends 4 Binary logistic regression(二元逻辑斯蒂回归,对一组独立变量进行二分相关…
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