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1、西安郵電大学C+实验报告院（系）名称：经济与管理学院学生姓名：段明强专业名称：信息管理与信息系统班级：1201 学号:02125021 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 4 页 -SPSS进行时间序列分析1.连续 4 周（每周 5 个工作日）测定某无菌操作室空气中的细菌含量（103/M3）资料如下表所示，试绘制时间序列图，看是否存在周期性变动趋势。表 1 无菌操作室空气中的细菌含量时间第一周第二周第三周第四周第 1 天3.7 3.0 4.4 3.2 第 2 天4.0 6.6 4.9 4.8 第 3 天11.5 12.7 10.8 10.9 第 4 天7.5 5.9
2、5.6 5.8 第 5 天3.8 2.0 4.1 6.0 1.、激活数据管理窗口，定义变量名为DATA，然后按时间顺序从第一周第1天起将观察数据依次输入数据区域。图 1 数据输入界面2.在 Graphs 菜单的 Time Series项中，选择Autocorrelations（自相关时间序列图）。3.在弹出的Autocorrelations对话框中，选左侧变量列表中的data 点击按钮使之进入Variable框。在 Display栏选 Autocorrelations项，要求仅绘制自动相关的时间序列图。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 4 页 -图 3 选择变量进入
3、右侧的分析列表4.点击 Options 钮，弹出“Autocorrelations:Options”对话框，在 Maximum Number of Lags处输入 5，表示时间序列阶段为每5 天一个周期，点击Continue 钮返回 Autocorrelations对话框，再点击OK钮即完成。图 4 设置分析参数5.结果显示和说明。自相关图序列:data 滞后自相关标准误差aBox-Ljung 统计量名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 4 页 -值df Sig.b1.058.208.077 1.781 2-.569.202 7.980 2.019 3-.443.197
4、 13.052 3.005 4.158.191 13.735 4.008 5.689.185 27.661 5.000 a.假定的基础过程是独立性（白噪音）。b.基于渐近卡方近似。图5 结果显示在时间序列图中，用户可根据相关系数的大小来判断序列模型的变动趋势。一般地说，相关系数为0 或为 0，则前后序列或相邻序列的变动趋势保持原状；当最大的正相关系数出现在最后一个时点之前的任一时点时，表明趋势变动，完整地说是后面的或相邻变量的序列较前面的或相邻前面变量的序列延迟，前面的或相邻前面变量的序列超前的时点即在最大正相关系数所在的时点。在本试验中，一个时间序列为5 个时点段，结果图显示最大正相关系数位于最后一个时点，故表明前后时间序列稳定，即具有周期性。实验心得：本次实验收获很多，学会使用spss 进行时间序列的使用！名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 4 页 -
