咨询在线销售
SPSS > 使用技巧 > 用IBM SPSS Statistics进行时间序列分析预测

用IBM SPSS Statistics进行时间序列分析预测

发布时间：2021-07-14 11: 50: 02

在上节《解析SPSS软件中的日期类型变量转换》一文中，我们了解了如何在SPSS软件中，将原始数据中字符串类型的日期变量转换为SPSS的日期类型变量，学会如何转换以后，接下来我们要学习的就是如何应用到实际的统计工作中。

今天我们将使用此方法生成的日期类型变量，研究如何在SPSS中进行时间序列的分析预测。

一、绘制时序序列图

我们选用的数据如下图1所示，第一列表示时间，第二列表示对应时间的金额值，如果我们的时间变量不是日期类型的话，就需要将它转换为日期类型再进行时间序列的分析预测。

图1：数据展示
图1：数据展示

点击【分析】--【时间序列预测】--【序列图】，将金额放入变量中，时间放入时间轴标签中，然后点击确定，生成演示数据的时间序列系列图。

图2：序列图设置
图2：序列图设置

生成的序列图见下图3所示，我们可以看出金额变量随着时间的变化，越来越少，说明它们之间是具有一定的时序关系的，下面我们就可以建立时间序列模型进行相应的预测了。

图3：序列图展示
图3：序列图展示

二、创建时间序列模型

点击【分析】--【时间序列预测】--【创建传统模型】，然后在因变量中填入金额项，下方的方法选项中默认采用“专家建模器”，除了默认的选项外，还有指数平滑法和ARIMA法，这里我们使用专家建模器方法。

图4：变量设置
图4：变量设置

之后切换到“保存”选项卡中，设置好要保存的变量值和XML模型的保存路径，如下图5，完成配置后点击“确定”开始训练时间序列模型。

图5：保存设置
图5：保存设置

三、训练结果

完成模型的训练以后，SPSS的时间序列结果见下图6，我们可以看到模型的拟合度为0.763，属于较好的拟合范畴，在此图表中我们也可以看到接下来短时间的预测数据。

图6：时间序列结果
图6：时间序列结果

四、应用时间序列模型

模型训练成功后，我们之后要使用此时间序列模型来预测数据，就可以点击【分析】--【时间序列预测】--【应用传统模型】，然后在模型文件中选择我们模型的保存路径，再点击确定即可，具体界面见图7。

图7：应用时间序列模型
图7：应用时间序列模型

这样我们就使用IBM SPSS Statistic软件完成了一次完整的时间序列模型的分析、创建和应用，SPSS在时间序列模型上做了非常完善的支持，除了上述介绍的这些，SPSS还支持时间因果模型、季节性分解、谱分析等与时间相关的分析工具哦。

作者署名：包纸

展开阅读全文

︾

标签：spss，序列分析预测

读者也访问过这里:
新手入门 常见问题 使用技巧 行业案例
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
下载试用
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法，分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求：卡方检验是对多个类别的数据进行分析，T检验是对两组数据进行分析，方差分析是对多组数据进行检验。下面，小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤，SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中，我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中，显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标，通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的，可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析，spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低，以F评价回归分析是否有统计学的意义，使用IBM SPSS Statistics进行回归分析，可以非常快速的完成R，F的计算，并且给出回归曲线方程，那么，SPSS回归分析中f值是什么？SPSS回归分析F值在什么范围合适，本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法，它可以找出数据变量之间的未知关系，得到较为符合变量关系的数学表达式，以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量，在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析：双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
30 天免费试用｜IBM Bob，打通 IDE 与命令行的 AI 开发助手
IBM Bob 是 IBM 推出的 AI 驱动开发伙伴，能够深入开发人员的代码库，从需求分析、代码编写、项目理解，到测试、调试和应用现代化，全流程辅助软件开发工作，帮助团队更快速地构建高质量软件。
2026-09-16
SPSS个案数与实际不相符怎么办 SPSS个案数不足两个怎么办
个案数，在数据统计分析里面一般指的是所研究问题的样本数量。在数据处理阶段，一般会先检查个案数与实际采集的样本数量是否相符。如果不相符的话，需要检查数据，并找到不相符的原因。在SPSS软件里，可以用描述分析、缺失值分析、重复值识别等方法帮助检查数据的问题。接下来，我们会介绍SPSS个案数与实际不相符怎么办，SPSS个案数不足两个怎么办的相关内容。
2026-09-02
SPSS个案排序和个案排秩的区别 SPSS个案排秩怎么操作
我们在使用SPSS进行数据整理与统计分析时，个案排序和个案排秩是两种十分常用的整理方式，但很多使用者容易将二者混淆。接下来我将为大家介绍：SPSS个案排序和个案排秩的区别，SPSS个案排秩怎么操作的相关内容。
2026-09-02
SPSS怎么进行对数转换 SPSS取对数是ln还是log
对于经常需要与数据分析和数学计算打交道的小伙伴来说，想必对于对数转换这个概念应该不会感到陌生。在处理数据的过程中，如果遇到了方差不齐或者变量之间呈现非线性关系的时候，就需要用到对数转换的分析方式对数据样本进行处理，而在对数转换的过程中，ln和log作为对数计算式，在这里有关键的作用。下面以SPSS为例，给大家SPSS怎么进行对数转换，SPSS取对数是ln还是log的具体内容。
2026-09-02
SPSS K均值聚类怎样评估 SPSS K均值聚类轮廓系数应如何解读
在数据分析的领域中，聚类分析是一项重要的数据分析操作。它可以帮助我们把同类型的数据样本一并进行分析，减少同类样本的分析次数，对数据进行快速处理。而K均值聚类作为常规聚类分析法的一类延伸，是把数据组中的样本划分为K个预定义且不重叠的数据组（也称为簇），K指的就是其中数据簇的数量。下面以SPSS为例，给大家介绍SPSS K均值聚类怎样评估，SPSS K均值聚类轮廓系数应如何解读的具体内容。
2026-09-02
SPSS正态性检验怎么做 SPSS正态性检验结果偏离正态如何处理
正态性检验是数据分析中的一个重要环节。例如我们在分析一组数据样本是否服从正态分布时（呈现明显的单峰分布），就可以采用正态性检验对数据进行处理。但是我们在进行正态性检验分析的时候，可能也会遇到正态性检验结果偏离正态分布的结果，这种情况下就需要我们对数据样本或者统计方法进行调整和修改。下面以SPSS为例，介绍SPSS正态性检验怎么做，SPSS正态性检验结果偏离正态如何处理的具体内容。
2026-09-02

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭，立即扫码关注，获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: