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1、SPSS中异常值检验的几种方法介绍方法具体如下所示：离群值（箱图探索）.值与框的上下边界的距离在1.5倍框的长度到3倍框的长度之间的个案。框的长度是内距。极端值（箱图）.值距离框的上下边界超过3倍框的长度的个案。框的长度是内距在回归模型诊断里面，一般称预测值与实际值的偏差为残差,残差有几种表示方法:标准化残差, 学生化残差等等，按照需要取一种残差，再按照某种标准取一个阀值来限定异常点，只要那个点的残差大于阀值，就可以认为它是异常点。SPSS14之后新功能 SPSS Data Validation能帮助您轻松地探察多个异常值，以便您可以进一步检验并确定是否把这些观测包括在您的分析中。SPSS D
2、ata Validation异常探察程序能够基于与数据集中相似观测的偏离探察异常值，并给出偏离的原因。它使您可以通过创建新变量来标识异常值。标签： 市场研究 研究方法 经营分析 分类： 经营分析 2009-11-24 18:59 这段时间太忙了，一直没有静下心来。积攒了几个朋友的问题，现在来回答或介绍一些，今天先谈谈时间序列(Time-Series Forecasting)的预测问题！预测：是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测，是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究，简单地说就是指从已知事件测定未知事件。为什么要预测呢，因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后，人们可以在目
3、前为它的到来做好准备，通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果，并通过对后果的分析来确定目前的决策，力争使目前的决策获得最佳的未来结果。我们进行预测的总的原则是：认识事物的发展变化规律，利用规律的必然性，是进行科学预测所应遵循的总的原则。这个总原则实际上就是事物发展的1-“惯性”原则事物变化发展的延续性；2-“类推”原则事物发展的类似性；3-“相关”原则事物的变化发展是相互联系的；4-“概率”原则事物发展的推断预测结果能以较大概率出现，则结果成立、可用；时间序列预测主要包括三种基本方法：1-内生时间序列预测技术；2-外生时间序列预测技术；3-主观时间序列预测技术；当然今天我们主要讨论内生时间
4、序列预测技术也就是只关注时间序列的下的预测问题！从数据分析的角度来考虑，我们需要研究：1. 序列是否在固定水平上下变动？ 2. 此水平是否也在变动？ 3. 是否有某种上升或下降的趋势呢？ 4. 是否存在有季节性的模式？ 5. 是否季节性的模式也在变更呢？ 6. 是否存在周期性规律和模式？时间序列有一明显的特性就是记忆性(memory)，记忆性系指时间数列中的任一观测值的表现皆受到过去观测值影响。时间序列主要考虑的因素是： 长期趋势(Long-term trend) 1. 时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。 2. 时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadrati
5、c)或指数函数(exponential function)。 季节性变动(Seasonal variation) 1. 按时间变动，呈现重复性行为的序列。 2. 季节性变动通常和日期或气候有关。 3. 季节性变动通常和年周期有关。 周期性变动(Cyclical variation)1. 相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。 2. 周期性变动通常是因为经济变动。 随机影响(Random effects)预测技术主要包括两大类： 指数平滑方法（Exponential smoothing models）： 描述时间序列数据的变化规律和行为，不去试图解释和理解这种变化的原因。例如：您可能
6、发现在过去的一年里，三月和九月都会出现销售的高峰，您可能希望继续保持这样，尽管您不知道为什么。 ARIMA模型： 描述时间序列数据的变化规律和行为，它允许模型中包含趋势变动、季节变动、循环变动和随机波动等综合因素影响。具有较高的预测精度，可以把握过去数据变动模式，有助于解释预测变动规律，回答为什么这样标签： 市场研究 研究方法 经营分析 分类： 经营分析 2009-12-02 15:35 本想早点完成这个时间序列的主题，但最近一直非常多的事情，又耽搁了这么长时间。朋友们问的问题没有收尾总是不好，抓紧时间完成吧。 因为，后天要参加中国电信集团的一个EDA论坛，要仔细准备发言稿！在交流的过程中，发
7、现大家都对预测问题非常关注，尤其是数据挖掘领域，有时候分类问题与预测问题在表达上区分不开，有时候分类就是预测，比如通过判别分析、C5.0规则或Logistics回归进行监督类建模，得到的结论说该客户是什么类别等级，似乎也可以说是预测；当然，如果能够预测该消费者什么时候流失，也就是进行了分类；这样说吧，其实有时候并不需要严格区分分类和预测，关键是时间点。从这也可以看出，预测问题内涵和外延是非常宽泛的，但研究者心中要有数，这决定了你得到的结果该如何应用。 前面的博文提到，如果我们考虑时间序列预测包含有预测和干扰变量如何解决的问题。 从方法角度讲，过去没有统计分析软件要完成预测可以说是困难的，现在有
8、了软件工具就方便多了。 从技术角度讲： 预测模型如果能够排除因为异常原因造成的时间点事件和时间段时间，就好了。例如某天停电没有开业，或者某一段时间比如发生甲型H1NI一周没有营业收入，这些事件必须能够告诉模型未来不会再发生了； 当然，我们也要把未来会重复发生的干扰因素纳入模型，例如：我们学校某天要开运动会，小卖部的可乐销量一定提高，或者我们学校7-8月份放暑假，销量一定减少，像这样的时间点和时间段事件未来会重复出现，我们如果能够告诉模型，那么预测会更准确。 当然如果我们建立的模型能够预测未来，并能够将未来可预见的事件，包括时间点和时间段干扰纳入预测是非常好的事情啦！ 甚至，我们应该能够把预测模
9、型中的，预测未来周期内的不可预见的时间点和时间段随时干预预测结果，这就需要考虑如何将预测模型导入生产经营分析系统了。下面的数据延续前两篇的案例，只是增加了自变量，（因为手头这个案例没有干预因素变量）在我们增加了5个自变量后，采用预测建模方法，选择专家建模器，但限制只在ARIMA模型中选择。确定后，得到分析结果，我们现在来看一下与原来的模型有什么不同。 从预测值看，比前一模型有了改进，至少这时候的模型捕捉了历史数据中的下降峰值，这可以认为是当前比较适合的拟合值了。 如果我们观察预测结果，可以发现模型选择了两个预测变量。注意：使用专家建模器时，只有在自变量与因变量之间具有统计显著性关系时才会包括自
10、变量。如果选择ARIMA模型，“变量”选项卡上指定的所有自变量（预测变量）都包括在该模型中，这点与使用专家建模器相反； 当确定了最终选择的预测模型和方法后，我们就可以预测未来了，当然你要指定预测未来的时间点，这里我们时间包括年、季度和月份；假定我们预测未来半年的销售收入。我们分别设定：预测值输出，95%置信度的上下限。注意：SPSS中文环境有个小Bug，必须改一下名字！ 在选项中，选择你的预测时间，预测期将根据你事先定义的数据时间格式填写。（后面的模型为了让大家看清楚，实际上我预测了一年的数据，也就是2010年的4个季度的12个月）。 自变量的选择问题，在预测未来半年的销售收入中，ARIMA模
11、型可以把其它预测变量纳入考虑，但如何确定未来这些预测变量的值呢？ 主要方法可以考虑：1）选择最末期数据；2）选择近三期数据的平均；3）选择近三期的移动平均这里我们选近三期移动平均作为预测自变量数值。上面就是预测结果！于此同时，SPSS活动数据集中也存储了预测值！ 最后，我们要解决时间序列预测的检验和统计问题！说实在话，我比较关注偏好商业应用，就是看得见就做得到！从上面的分析，我们基本上就知道了哪种预测模型更好，也就不去较真只有专业统计学者才关心的统计和检验问题，把这些交给统计专家或学术研究吧！（如果你是写学术论文，就必须强调这一点了！） 实际上我们可以通过软件得到各种统计检验指标和统计检验图表
12、！最后我们看一眼统计检验指标结果： 大家可以把我们前面做的结果进行相互比较，或许你能够看出哪些指标更好，哪些指标该如何评测了！ 我看出来了，比如：Sig值越大越好，平稳得R方也是越大越好吧！ Sig.列给出了 Ljung-Box 统计量的显著性值，该检验是对模型中残差错误的随机检验；表示指定的模型是否正确。显著性值小于0.05 表示残差误差不是随机的，则意味着所观测的序列中存在模型无法解释的结构。 平稳的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。 检查模型残差的自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF
13、) 的值比只查看拟合优度统计量能更多地从量化角度来了解模型。合理指定的时间模型将捕获所有非随机的变异，其中包括季节性、趋势、循环周期以及其他重要的因素。如果是这种情况，则任何误差都不会随着时间的推移与其自身相关联（自关联）。这两个自相关函数中的显著结构都可以表明基础模型不完整。 如果你一定要理解RMSE或者MAE等统计检验量，只好找来教科书好好学习了！我想，等我要写教科书的时候，一定会告诉大家如何检验这些统计量，并给出各种计算公式！但我的学生或读者大部分是文科或企业经营分析人员，讲这些东西他们都会跑了！ 大家不要忘了，SPSS时间序列预测模块还包含模型应用，也就是可以把预测模型转存为XML模型
14、文件，以后预测的时候就可以不用原始数据了！ 我记得早期SPSS公司推出时间序列预测模型软件DecisionTime & What-if，非常好用，而且还可以进行更为细致的分析，甚至结果输出都是自动报告！ 当然，我找机会用PASW Modeler 13操作一次上述时间序列预测建模过程，也就是数据挖掘工具中的时间序列预测方法，会更方便、更简单、更好部署！备注：PASW Modeler 13就是SPSS公司的Clementine 13.0版本！博易智讯的马博士说：SPSS公司已经把SPSS软件改名叫PASW Statistics，Clementine叫PASW Modeler。自变量的选择问题，在预
15、测未来半年的销售收入中，ARIMA模型可以把其它预测变量纳入考虑，但如何确定未来这些预测变量的值呢？主要方法可以考虑：1）选择最末期数据；2）选择近三期数据的平均；3）选择近三期的移动平均这里我们选近三期移动平均作为预测自变量数值。请问沈浩老师，以上这一段话怎么操作啊？在哪里选择这3种方法来确定未来的自变量的值啊？我试过手工输入未来的自变量值，可以做出预测，但是我想模型应该可以自动生成这些未来自变量的值，我找了很久都没有找着，请赐教！非常感谢！另外， 有一个问题我一直没有想得很明白，想请教一下。多元回归分析做的预测和时间序列分析做的预测，使用条件和最大的区别是什么啊？如果数据是按时间走的，是不是就不适合用多元回归分析做预测呢？如果您能回复，我将感到万分荣幸。SPSS软件里面自变量取值一般是0-1；真实的干扰需要采用Clementine软件就有这个自动添加方式了，抱歉我没有说清楚！2）时间序列数据，自变量是相关的，当然不适合简单的线性回归分析！如何设计KPI指标关键绩效指标 标签： KPI 商业智能 研究方法 分类： Dashboard仪表盘 2010-
