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spss对模型的预测分析,科研人员基于模型预测分析

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如何使用spss做出最优arma 预测 model打开你要建模的序列，如何使用spss software对时间序列使用arima模型预测时间序列模型间序列-观察和度量某个变量或一组变量x(t) 。在一系列的时刻t1 ， 可以随意调整lags的值 ， 1stdifference1表示绘制一阶差分 。
【spss对模型的预测分析,科研人员基于模型预测分析】
1、在用SPSS做一个线性回归 分析,结果如图,R方很低,但是显著性都还可以...可以先试着画散点图，看看和其他曲线拟合会不会更好 。很多时候，数据经过线性和一些非线性拟合后会有显著的效果，但不一定是最好的，所以需要判断自变量和因变量之间的关系是否是线性的 。也就是说 ， 我的这个特征可以解释一部分因变量 ， 但还不够 。需要找其他特征来一起解释因变量吗？我回来的时候其实有六个特征，但是SPSS自动排除了这些特征 ， 因为sig值大于0.05 。

还是可以用这些特征的线性组合得到新的特征再来一次？谢谢你 。MapUrl:，contentRich:也就是说我的特征可以解释一些因变量 ， 但是还不够 。需要找其他特征来一起解释因变量吗？

我回来的时候其实有六个特征，但是SPSS自动排除了这些特征，因为sig值大于0.05 。

2、请问下怎么用SPSS建立ARIMA模型 预测某个地区未来几年的GDP发展速度?ARIMA模型要求序列是平稳的，因此数据应该是平稳的分析 。下面做股票序列的自相关图和偏自相关图来进行分析序列的平稳性 。在SPSS主窗口中，依次点击“分析”、“预测”和“自相关”，打开自相关设置窗口 。在自相关设置窗口中，在“变量”框中选择“收盘”序列，然后在“输出”项中勾选“自相关”和“偏自相关”，确认后得到自相关图和偏自相关图 。

一般第一个差比较稳定，可以通过差分析，再进一步 。画出差分序列图，观察其平稳性 。在步骤3的序列窗口中，勾选“差分”选项，即绘制差分序列的序列图，这里使用的是一阶差分 。然后再看差分序列的ACF和PACF图 。步骤如下:依次点击“分析”、“预测”、“自相关”，在弹出的自相关窗口中选择“差分”，确认后得到差分序列的ACF和PACF图 。
3、怎么用 spss软件对时间序列用arima模型进行 预测时间序列的模型间序列分析在生产和科研中，对某一变量或某一组变量x(t)的观测和测量会在一系列时间t1 ， t2，tn(t为自变量 ， t1 。

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