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数学建模-时间序列预测步骤

目录

数据

第一步：定义时间

第二步：创建传统模型

结果

论文下笔

GG

数据

数学建模-时间序列预测步骤_第1张图片

第一步：定义时间

数学建模-时间序列预测步骤_第2张图片

数学建模-时间序列预测步骤_第3张图片

第二步：创建传统模型

数学建模-时间序列预测步骤_第4张图片

点击条件，点击 离群值全部勾选

数学建模-时间序列预测步骤_第5张图片

点击统计

数学建模-时间序列预测步骤_第6张图片

点击图

数学建模-时间序列预测步骤_第7张图片

保存

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选项

数学建模-时间序列预测步骤_第9张图片

结果

数学建模-时间序列预测步骤_第10张图片

 

论文下笔

由于我们的数据中不存在缺失值，且为季度数据，则可以作出时间序列图

数学建模-时间序列预测步骤_第11张图片

从图中可以看出，销量数据存在递增趋势并且有很明显的季节性波动，则可以考虑使用时间序列分解，由于波动平稳，则使用加法时间序列分解

利用spss软件的专家建模器

这段工作原理写上去

利用软件得出我们的数据最适合的模型为温特加法模型

再解释一下温特加法模型，

数学建模-时间序列预测步骤_第12张图片

这些写上去，吧那些值给上去

然后对白噪声残差检验，判断模型的适合程度（模型估计的效果）

数学建模-时间序列预测步骤_第13张图片

然后是预测：

数学建模-时间序列预测步骤_第14张图片

说我们考虑了置信水平为95%，在95%置信水平下我们可以得到预测值

数学建模-时间序列预测步骤_第15张图片

有95%的概率会落在119~126之间

数学建模-时间序列预测步骤_第16张图片

为了把预测和之前的以前体现，可以从新画图

先把上面的删除掉

数学建模-时间序列预测步骤_第17张图片

数学建模-时间序列预测步骤_第18张图片

数学建模-时间序列预测步骤_第19张图片

改改颜色啥的就好了 

这样就能反映真实值，拟合值，预测值以及对应的置信水平

数学建模-时间序列预测步骤_第20张图片

然后可以说说预测的好坏

比如R方，BIC

GG

大概就是这样完事

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