在SPSS中时间序列分析怎么做( 二 ) _spss创建时间序列滞后

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全部设置完成后，点击【确定】，即可在输出文档里面看到时间序列建模程序显示的结果（右击结果图表可以复制，导出到Excel等操作）。
时间序列分析-ARIMA模型
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我们还可以使用ARIMA模型来进行时间序列的预测，使用的特点是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归, p为自回归项 MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
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使用的方法和上面的类似，依次点击第一排菜单栏里面的“分析-预测-创建模型”，弹出“时间序列建模器” 。
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由于在指数平滑法中我们做了设置，这里就不需要再次设置。这里需要的设置是把【变量】下面的自变量拖入【因变量】框内和【自变量】框内，然后在方法中选择“ARIMA”即可。
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全部设置完成后，单击确定，即可在刚才的输出文档里面看到使用ARIMA模型的预测结果（同样，这些结果右击可以进行复制导出等操作）。
如何使用SPSS做时间序列分析首先，我们在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据用来做时间序列分析。在如图所示的对话框中“打开现有数据源”下面选择图示的excel文件。
然后在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择你输入数据的Excel sheet表格，单击“确定” 。
【在SPSS中时间序列分析怎么做】接着，我们需要查看我们导入的数据，比如是否有缺失数据，数据的分布是怎么样的。方法一：点击左下角“数据视图”，查看原数据（使用数据不多的情况）；方法二：依次点击“分析-描述统计-描述“查看数据情况（数据多的情况下推荐）。