spss制作时间序列，季节性别分解的结果呢？SPSS时间序列:季节性别分解I、季节性别分解(分析预测季节性别分解)如何用spss做时间序列1的分解分析 。指数平滑法可以平滑不规则的时间序列数据，从而获得其变化规律和趋势，推断和预测未来的经济数据 。
【季节分析法spss,内容分析法】
1、...2011首先你要明确自己在做什么，比较什么然后选择统计方法，这样就不会出错 。我经常帮别人做类似的数据分析 。t检验只针对单样本或双样本，是样本均值的比较 。单样本t检验是检验变量的总体均值与某一规定值之间是否存在显著差异 。双样本t检验是检验两个样本的总体均值之间是否存在显著差异 。而且 ， 双样本检验样本所来自的总体必须服从正态分布 。
如果四个季度的值之间存在显著差异，即四个样本的平均值之间是否存在显著差异，且只有一个控制变量，建议采用单因素方差分析 。在SPSS中，在“analyze”菜单“CompareMeans”中选择“OnewayANOVA”，在“DependentList”框中选择分析的数据 ， 在“Factor”框中选择控制变量 。看方差分析结果的F值的关联概率，如果大于显著性水平A(一般为0.05)，说明接受原假设 ， 四个季度之间没有显著差异 。
2、SPSS的时间序列分析怎么做3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1 。基本概念(1)一般概念:将系统中某一变量的观测值按时间顺序(时间间隔相同)排列成数字序列，展示研究对象在一定时期内的变化过程，从中发现和分析事物的变化特征、发展趋势和规律 。它是系统中的一个变量受到各种其他因素影响的总结果 。(2)研究本质:通过对预测对象本身的时间序列数据进行处理，得出事物随时间的演化特征和规律，进而预测事物未来的发展 。
(3)假设基础:惯性原理 。即在一定条件下，被预测事物的过去趋势会延续到未来 。它意味着历史数据中存在一些信息 ， 可以用来解释和预测时间序列的现在和未来 。近大远小原则(时间越近，数据影响越大)和no 季节、无趋势、线性、方差不变等 。(4)研究意义:很多经济、金融、商业数据都是时间序列数据 。时间序列的预测评估技术比较完善 ， 其预测情景比较清晰 。
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