做时间序列分析的步骤 spss教程：时间序列分析：[2]绘制序列图？
spss教程：时间序列分析：[2]绘制序列图？
1. 选择相关的操作员按钮，这是新手最难解决的问题，而不是菜单中的“图形”。
2. 选择相关变量作为序列图中的变量。如果没有特殊要求，则无需检查其他选项。如果有其他选项，请参阅步骤4和5。
3. 结果显示此图像没有其他选项。
4. "差分“转换处理，其中键入“1”，即从第二个数据中减去第一个数据得到的值。
5. "自然对数转换”，将原始数据进行自然对数转换。当然，我们可以同时选择“差分”和“自然对数转换”。
时间序列回归分析步骤？
时间序列建模的基本步骤如下：
①通过观测、调查、统计、抽样等方法获取被观测系统的时间序列动态数据。
②根据动态数据，绘制相关图，进行相关分析，得到自相关函数。相关图可以显示出变化的趋势和周期，找到跳跃点和拐点。跳变点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳变点是正确的观测值，则应在建模时加以考虑。如有异常，应调整至预期值。拐点是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则必须采用不同的模型来拟合时间序列，如阈值回归模型。
③确定合适的随机模型并拟合曲线，即用一般随机模型拟合时间序列的观测数据。对于短时间或简单的时间序列，可以采用趋势模型和带误差的季节模型进行拟合。对于平稳时间序列，可采用一般ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊的自回归模型、滑动平均模型或组合ARMA模型进行拟合。当观测值超过50个时，一般采用ARMA模型。对于非平稳时间序列，通过差分运算将观测到的时间序列转换为平稳时间序列，然后用适当的模型对差分序列进行拟合。
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