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SPSS時間序列：擬合優(yōu)度測量
2017-11-01
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SPSS時間序列：擬合優(yōu)度測量

SPSS時間序列：擬合優(yōu)度測量

一、擬合優(yōu)度測量

1、固定的R方.將模型的平穩(wěn)部分與簡單均值模型相比較的測量。當具有趨勢或季節(jié)性模式時，該度量適用于普通R方。固定的R方可以是負無窮大到1范圍中的負值。負值表示考慮中的模型比基線模型差。正值表示考慮中的模型比基線模型好。

2、R方.總變動在由模型解釋的序列中的比例估計。當序列很平穩(wěn)時，此度量最有用。R方可以是負無窮大到1范圍中的負值。負值表示考慮中的模型比基線模型差。正值表示考慮中的模型比基線模型好。

3、RMSE.均方根誤差。均方誤差的平方根。度量因變量序列與其模型預測水平的相差程度，用和因變量序列相同的單位表示。

4、MAPE.平均絕對誤差百分比。度量因變量序列與其模型預測水平的相差程度。它與使用的單位無關，因此可用于比較具有不同單位的序列。

5、MAE.平均絕對誤差。度量序列與其模型預測水平的差別程度。MAE以原始序列單位報告。

6、MaxAPE.最大絕對誤差百分比。最大的預測誤差，以百分比表示。該度量對于想象預測的最壞情況方案很有用。

7、MaxAE.最大絕對誤差。最大的預測誤差，以和因變量序列相同的單位表示。與MaxAPE相同，它對于想象預測的最壞情況方案很有用。最大絕對誤差和最大絕對誤差百分比可能發(fā)生在不同的序列點上，例如，當較大序列的絕對誤差比較小值的絕對誤差稍微大一些時。在此情況下，最大絕對誤差將發(fā)生在較大序列值處，而最大絕對誤差百分比將發(fā)生在較小序列值處。

8、標準化的BIC.標準化的BIC（BIC準則）。嘗試代表模型復雜性的模型整體擬合的一般度量。它是基于均方誤差的分數(shù)，包括模型中參數(shù)數(shù)量的罰分和序列長度。罰分去除了具有更多參數(shù)的模型優(yōu)勢，從而可以容易地比較相同序列的不同模型的統(tǒng)計量。

二、離群值類型

1、可加的.影響單個觀察值的離群值。例如，可能將數(shù)據(jù)編碼錯誤標識為可加離群值。

2、移位水平.從某個特定的序列點開始將所有觀察值移動一個常數(shù)的離群值。移位水平可能由于策略的更改而造成的。

3、創(chuàng)新的.在某個特定的序列點附加到噪聲項的離群值。對于平穩(wěn)的序列，創(chuàng)新離群值將影響多個觀察值。對于不平穩(wěn)的序列，它可能影響在某個特定的序列點開始的每個觀察值。

4、瞬時的.其影響按指數(shù)衰減到0的離群值。

5、季節(jié)性可加的.一個離群值，它影響特定觀察值以及通過一個或多個季節(jié)性期間與之分隔的所有后續(xù)觀察值。該離群值對所有這些觀察值具有同等的影響。如果從某年開始，每個一月的銷售額都增加，則可能發(fā)生季節(jié)性可加離群值。

6、局部趨勢.從某個特定的序列點開始局部趨勢的離群值。

7、可加的修補.由兩個或更多連續(xù)可加離群值構(gòu)成的組。選擇此離群值類型將導致除了檢測可加離群值的變量值組以外，還檢測單獨的可加離群值。


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