关于数据挖掘:SPSS时间序列ARIMA指数平滑法模型检验分析汽车销量数据

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原文出处：拓端数据部落公众号

本文对汽车销量数据进行工夫序列数据分析，咱们向客户演示了用 SPSS 的 ARIMA、指数平滑法能够提供的内容。

操作步骤：

• 先加日期
• 散点图
• 再去趋势化
• 再去季节性
• 再模仿模型 ARIMA 剖析
• 得出结论

查看数据

工夫序列散点图

图：sales 序列 

从趋势图能够显著看出，工夫序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但节令稳定随着趋势减少而加大。

指数平滑法剔除趋势项

季节性合成

ARIMA 模型拟合

模型摘要

误差白噪声测验

·      模型拟合并相比较简单季节性和 Winters 模型没有太大的劣势，后果可承受。Sig. 列给出了 Ljung-Box 统计量的显著性值，该测验是对模型中残差谬误的随机测验；示意指定的模型是否正确。显著性值大于 0.05 示意残差误差是随机的，则意味着所观测的序列中应用该模型拟合较好。

·      安稳的 R 方：显示固定的 R 平方值。此统计量是序列中由模型解释的总变异所占比例的估计值。该值越高（最大值为 1.0），则模型拟合会越好。

·      查看模型残差的自相干函数 (ACF) 和偏自相干函数 (PACF) 的值比只查看拟合优度统计量能更多地从量化角度来理解模型。

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