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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划神刚75_8使用报告河南工程学院课程设计时间序列分析课程设计学生姓名学号：学院：理学院专业班级：专业课程：时间序列分析课程设计指导教师：XX年6月2日目录1.实验一澳大利亚常住人口变动分析.1实验目的.1实验原理.1实验内容.2实验过程.32.实验二我国铁路货运量分析.8实验目的.8实验原理.8实验内容.9实验过程.103.实验三美国月度事故死亡数据分析.14实验目的.14实验原理.15实验内容.15实验过程.16课程设计体会.191.实验一澳大利亚常住人口变动分析1971年9月19
2、93年6月澳大利亚常住人口变动情况如表1-1所示。表1-1判断该序列的平稳性与纯随机性。选择适当模型拟合该序列的发展。绘制该序列拟合及未来5年预测序列图。实验目的掌握用SAS软件对数据进行相关性分析，判断序列的平稳性与纯随机性,选择模型拟合序列发展。实验原理平稳性检验与纯随机性检验对序列的平稳性检验有两种方法，一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验法；另一种是单位根检验法。模型识别先对模型进行定阶，选出相对最优的模型，下一步就是要估计模型中未知参数的值，以确定模型的口径，并对拟合好的模型进行显著性诊断。模型预测模型拟合好之后，利用该模型对序列进行短期预测。实验内容判断该序列的平稳
3、性与纯随机性时序图检验，根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常识值附近波动，而且波动的范围有界。如果序列的时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性，那么它通常不是平稳序列。对自相关图进行检验时，可以用SAS系统ARIMA过程中的IDENTIFY语句来做自相关图。而单位根检验我们用到的是DF检验。以1阶自回归序列为例：xt?1xt?1?t该序列的特征方程为：?0特征根为：?当特征根在单位圆内时：?1?1该序列平稳。当特征根在单位圆上或单位圆外时：?1?1该序列非平稳。对于纯随机性检验，既白噪声检验，可以用SAS系统中的IDENTIFY语句来输出白噪声检
4、验的结果。选择适当模型拟合该序列的发展误差理论与数据处理实验指导书姓名学号机械工程学院XX年05月实验一误差的基本性质与处理一、实验内容1对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。Matlab程序：l=,;%已知测量值x1=mean(l);%用mean函数求算数平均值disp(1.算术平均值为：,num2str(x1);v=l-x1;%求解残余误差disp(2.残余误差为：,num2str(v);a=sum(v);%求残差和ah=abs(a);%用abs函数求解残差和绝对值bh=ah-(8/2)*;%校核算术平均值及其残余误差,残差和绝对值小于n/2*A,bh2.相关图：键入命令SC
5、ATYX四估计回归模型：方式1：键入命令LSYCX中国内地城镇居民人均消费支出对人均可支配收入的回归DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/30/15Time:15:28Sample:131Includedobservations:31VariableCXR-squaredAdjustedR-squaredofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodF-statisticProb(F-statistic)CoefficientProb.Std.Errort-StatisticMeandependentvar
6、dependentvarAkaikeinfocriterion.SchwarzcriterionHannan-Quinn-criter.Durbin-Watsonstat五存贮/调用文件1.保存：点击工作文件窗口上的Save按钮，并指定文件的存贮目标位置；2.读取：从主菜单上点击FileOpenWokefile，选定文件后打开；六，分析结果：Yi=+()()R2=F=从回归结果来看，模型优度较好，判定系数R2=拟合效果比较好，表明由人均可支配收入解释消费支出的解释程度达到%。t检验,t检验显著。上机实验二：线性回归模型和非线性回归模型1.线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释，通过模型中的各个解释变量是或更显著。Yi=0+1Xi+ui实验内容：1.相关图分析：SCATYX2.将样本区间调整为1-31.根据已有序列生成新序列：GENRlny=log(y)GENRlnx=log(x)GENRx2=x2目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。
