SPSS时间序列预测模型怎么建立 SPSS时间序列预测模型的自变量是什么

品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在探究数据的变化规律时，研究者经常要考虑时间和空间的因素，也就是数据有可能是纵向变化，也可能是由于空间的发展而不断变化。如果需要分析沿着纵向轨迹发展的数据集合，推荐使用SPSS时间序列的预测方法。本文以SPSS时间序列预测模型怎么建立，SPSS时间序列预测模型的自变量是什么这两个问题为例，简单介绍一下SPSS时间序列的知识。

一、SPSS时间序列预测模型怎么建立

由于数据是根据时间这一纵向趋势来变化和发展的，那么我们需要运用SPSS时间序列的模型方法进行分析和预测，依托专家建模法、指数平滑法等方法的模型来将数据导入时间序列的选项设定之中，进而判断数值在时间轨迹的具体发展情况是怎样的。

1、随着经济发展，人们的饮食选择越来越丰富，身在一地便能品尝来自世界各处的美食，例如汉堡、薯条、炸鸡、可乐等快餐食品。某国统计了2002年至2012年这些年间的快餐店加盟数量，时间精细到了每个月的加盟数据，以此为例，我们采用SPSS时间序列的方式来计算和预测该国的快餐产业发展情况。

2、为知晓该国在快餐产业的发展情况，我们将时间这一纵向趋势作为标准，首先来确定快餐店加盟的起始时间，案例是从2002年到2012年的每年每月加盟数据，故把时间单位设定为“年，月”的形式。

3、接下来采用专家建模器的方法进行SPSS时间序列的变量设置，具体步骤便是把快餐加盟店数的数据列放入因变量的内容范畴，由此完成基本模型的建构。

4、需要注意的是，模型拟合测量的重要数值是R方和拟合优度，这些代表了专家建模的拟合情况是否良好，也就是模型是否能反映绝大部分数据的变化情况，指向建模的精准度和概括性。

二、SPSS时间序列预测模型的自变量是什么

纵向时间的分析作为预测数据发展的重要标准，指向数据是否存在趋势性、阶段性和周期性的特点，例如旅游产业淡旺季的增加值、高铁客运和货运的季节性变化、农业作物的产量情况等，那么，SPSS时间序列的模型自变量便是时间，这也是进行纵向预测的默认依据。

1、在数据分析领域，条形图、折线图、饼图、箱图等绘制图往往能起到辅助查看的作用，使操作者更清晰简便地观察SPSS输出的数值结果。所以，我们还可以绘制趋势图，结合数值表格来进一步理解预测情况。

2、接下来代入2012年后续一年的假设情况，也就是让趋势图呈现出案例数据一年后的预测数值，我们来看看SPSS时间模型是如何对快餐加盟店数进行预测的。

3、模型统计的结果显示，杨博克斯统计量值为149.758，显著性水平p值小于0.05，表示快餐加盟店数存在阶段性、周期性的特性。如果追溯原因，快餐店的主要产品原料存在季节更替的生产情况，而且人们的饮食偏好也可能存在遵循四季变化的特征，这些都有可能影响了案例数据在纵向时间上的变化情况。

4、根据专家建模的趋势图，从年份的纵向发展来看，快餐加盟店数是在逐渐增加的趋势，在2007年末，快餐加盟店迎来快速增长的时机，并在后续的几年保持着兴盛的态势。从月份的趋势来看，快餐加盟店的数量在每年的11月至12月达到峰值，之后进入快速下降的态势，也就像下图展示的那样，2013年的预测结果便是从2012年末下降，趋近2013年末的时间又快速增长。

三、小结

以上就是SPSS时间序列预测模型怎么建立，SPSS时间序列预测模型的自变量是什么的解答。对于纵向趋势的数值分析和预测，有关SPSS时间序列和建模的技能是不可或缺的。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。