北京中科信软spss培训时间序列分析

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一、课程目标 掌握数据分析工具SPSS的体系结构以及方法论 掌握SPSS的基本操作 掌握SPSS应用中常采用的算法和具体操作; 掌握SPSS进行数据挖掘的流程和步骤; 二、培训内容 第一讲 spss的基本操作 1.spss的特点; 2.spss界面介绍; 3.spss数据变量详解:变量类型、变量标签、值标签、缺失值、变量测量、变量类型的转换等(附数据类型介绍); 4.spss读取数据,spss与其他软件数据的导入和导出; 5.spss的综合设置; 6.help帮助介绍; 7.练习及答疑 第二讲 利用spss进行数据管理 1.在spss中建库; 2新变量的生成(包括变量的重编码技术); 3.数据的合并、拼接、选择与拆分; 4.使用spss变换数据结构,计算新变量,筛选变量等; 5.基础spss函数详解; 6.练习及答疑 第三讲 CCSS案例数据管理实战讲解 1.利用SPSS进行CCSS案例数据的数据管理; 2.练习及答疑 第四讲 处调查问卷不同题型的处理分析 1.单选题、多选题与开放题的数据录入,检查异常值; 2.掌握多选题的常用指标和分析方法; 3.练习及答疑 第五讲 简单统计分析综述 1.使用spss绘制常用统计图形,如条图、线图、散点图、饼图、高-低图等; 2.交互式作图入门; 3.常用的描述性统计分析功能,包括frequencies过程、descriptives过程、explore过程等; 4.练习及答疑 第六讲 方差分析模型 1.单因素方差分析案例的数据格式、操作方法与结果解读; 2.方差分析中各种两两案例比较方法的选择、操作和结果解读; 3.一元多因素方差分析模型的原理、案例操作和结果解读; 4.多元方差分析模型和重复测量方差分析模型的原理、案例操作和结果解读; 5.相应的图形工具在分析中的应用和操作; 6.练习及答疑 第七讲 相关分析模型 1.相关分析的操作与结果阅读; 2.偏相关分析模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读; 3.练习及答疑 第八讲 线性回归分析模型 1.线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 2.逐步、前进、后退三种筛选方法的含义与操作用法、分析结果的解读 3.各种常用模型诊断工具(分类图等)的操作使用 4.加权最小二乘法、两阶段最小二乘法的原理、操作和结果阅读 5.最优尺度回归的功能和操作 6.练习及答疑 第九讲 spss编程操作 1.程序编辑窗口操作入门; 2.使用粘贴命令自动生成SPSS程序; 3基本语句; 4.结构化语句; 5.实例讲解spss编程; 6.练习及答疑 第十讲 spss结果界面处理 1.SPSS结果窗口的常用操作方法; 2.SPSS表格的结构与功能特点; 3.制表的基本方法; 4.结果表格的编辑、结果的导出; 5.练习及答疑
非平稳时间序列建模 令非平稳的确定性因素分析 令非平稳的随机因素分析 中科信软高级技术培训中心-w.info-soft.cn 均值非平稳过程 均值非平稳过程指随机过程的均值随均值函数的变化而 变化 我们可以引进两种非常有用的均值非平稳过程:确定趋 势模型和随机趋势模型 (一)确定趋势模型 令当非平稳过程均值函数可由一个特定的时间趋势表示 时,一个标准的回归模型曲线可用来描述这种现象。 例如,若均值u服从线性趋势,A1=∝0+a1t 原序列可用确定的有趋势模型表示如下: k ,=ao+at+ yi 其中:υ是一个零均值的平稳过程,可以用 前面介绍的优M模型来描述 对二次均值函数,=a0++a2 原序列可用下式表示 +x1+, 此外,均值函数还可能是指数函数、 正弦—余弦波函数等,这些模型都可 以通过标准的回归分析处理 处理方法是先拟合出的具体形式, 然后对残差序列y={x-按平稳 过程进行分析和建模。 (二)随机趋势模型 ◇随机趋势模型又称齐次非平稳ARMA模型。 非平稳序列的确定性分析 时间序列的分解 令Wold分解定理 Cramer分解定理 Wod分解定理(1938) 今对于任何一个离散平稳过程x沱都可以分解为两 个不相关的平稳序列之和,其中一个为确定性的 ,另一个为随机性的,不妨记作 其中:}为确定性序列,3为随机序列, 它们需要满足如下条件 <OO 0 2){}~mv0,2)5,=∑0 0 0 3)B(V,E。)=0,V≠

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ningheyu 介绍SPSS软件应用比较清晰,但SPSS软件对于本人需要的时序数据分析存有不足,Eviews会更适合时序数据分析!
2013-08-12
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