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SPSS指数平滑法为什么无法预测 SPSS指数平滑法为什么没有数据

发布时间:2025-07-27 10: 00: 00

品牌型号:联想ThinkBook

系统:Windows10 64位旗舰版

软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域,如果我们想要得知一些数值随着时间进程发生了怎样的变化,具体趋势是如何的,可以尝试SPSS指数平滑法来了解案例数据到底处于何种发展情况,甚至能预测未来某段时间数值将呈现怎样的变化态势。本文以SPSS指数平滑法为什么无法预测,SPSS指数平滑法为什么没有数据这两个问题为例,带大家了解一下SPSS指数平滑法的知识。

一、SPSS指数平滑法为什么无法预测

使用指数平滑法就是为了获悉数据伴随时间发展是否出现阶段性变化,这存在一个潜在前提,即默认时间进程为自变量。如果研究者已经自主设定了自变量,例如包含时间、资源数量、资源品质的数据,将资源品质已经设定为自变量,那么再想查看资源数量随着时间变化的趋势,就会发现SPSS指数平滑法的按键呈灰色,无法点击按键,也就无法进行相关预测。

1、下图是某西北地区对临近地域的稀土出口量数据,稀土是飞行器、移动手机硬件、汽车电脑芯片等高新技术工具的原材料,研究者从该地区市场调查部门获取到稀土资源在1992、1993、1994、1995、1996、1997、1998、1999、2000、2001、2002这十一年的出口吨数,并且是具体到每年每月的时间阶段,即132个月的稀土出口数值。

电脑芯片的原材料数据
图1:电脑芯片的原材料数据

2、因为我们掌握的稀土出口吨数包含了十一年一百三十二个月的数量,所以个案的日期类型为下图灰色框锚定的【年,月】,初始年为1992年,月份便是从1月开始一直到年底12月,这里就把观察周期定为一年十二个月的长度。

初始年设定
图2:初始年设定

3、然后点击SPSS分析窗口的【时间序列预测】,进入其中的【创建传统模型】界面。这时候我们还能在稀土出口量的数据视图看到DATE的新数据,原本的YEAR和MONTH整合成了DATE,例如1992年1月变为“JAN 1992”的形式。

整合成DATE的形式
图3:整合成DATE的形式

4、时间序列的方法选择指数平滑,因变量为本文案例的稀土出口吨数,不用填入自变量,这也就照应了本章节“SPSS指数平滑法为什么无法预测”的主题,因为SPSS系统已经默认了【年,月】格式的时间为自变量。

自变量内容框为空
图4:自变量内容框为空

二、SPSS指数平滑法为什么没有数据

关于时间序列分析可能遇到的问题,有的操作者可能会自主设定年龄、收入等作为自变量,而忽视了指数平滑内部对时间变量的设置,即使没有错误设置其他自变量,也可能没看到原本的数据本身就存在问题。若导入SPSS的文本数据在时间方面存在缺失值或者异常值,就容易导致指数平滑法不能显示数据。

1、为了探究稀土出口量在2002年之后可能出现的数量趋势,我们要使统计结果满足预测值的显示,比较模型和拟合测量的选项按照下图指示进行勾选。

得到2002年后的数据趋势
图5:得到2002年后的数据趋势

2、预测日期就定在案例数据十一年之后的第一年2003年,即评估期结束后的第一个个案到指定日期之间的个案。

稀土出口吨数的预测年
图6:稀土出口吨数的预测年

3、根据指数平滑方法设置的模型结果,平稳R方是0.172,杨博克斯统计数值是222.808,显著性在小于0.05的范围表示稀土出口吨数存在季节性的时间变化趋势。

稀土出口数量的模型统计
图7:稀土出口数量的模型统计

三、小结

以上就是SPSS指数平滑法为什么无法预测,SPSS指数平滑法为什么没有数据的解答。如果需要根据时间序列来预测数据变化趋势,推荐使用SPSS指数平滑法进行模型建构。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。

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