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SPSS中異常值檢驗(yàn)的幾種方法介紹(3)_數(shù)據(jù)分析師
2015-01-03
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SPSS中異常值檢驗(yàn)的幾種方法介紹(3)_數(shù)據(jù)分析師


最后我們看一眼統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)指標(biāo)結(jié)果：

大家可以把我們前面做的結(jié)果進(jìn)行相互比較，或許你能夠看出哪些指標(biāo)更好，哪些指標(biāo) 該如何評(píng)測(cè)了！

我看出來了，比如：Sig 值越大越好，平穩(wěn)得 R 方也是越大越好吧！

Sig.列給出了 Ljung-Box 統(tǒng)計(jì)量的顯著性值，該檢驗(yàn)是對(duì)模型中殘差錯(cuò)誤的隨機(jī) 檢驗(yàn)；表示指定的模型是否正確。顯著性值小于 0.05 表示殘差誤差不是隨機(jī)的， 則意味著所觀測(cè)的序列中存在模型無法解釋的結(jié)構(gòu)。

平穩(wěn)的 R 方：顯示固定的 R 平方值。此統(tǒng)計(jì)量是序列中由模型解釋的總變異所占比 例的估計(jì)值。該值越高（最大值為 1.0），則模型擬合會(huì)越好。

檢查模型殘差的自相關(guān)函數(shù) (ACF) 和偏自相關(guān)函數(shù) (PACF) 的值比只查看擬合 優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量能更多地從量化角度來了解模型。合理指定的時(shí)間模型將捕獲所有非隨 機(jī)的變異，其中包括季節(jié)性、趨勢(shì)、循環(huán)周期以及其他重要的因素。如果是這種情 況，則任何誤差都不會(huì)隨著時(shí)間的推移與其自身相關(guān)聯(lián)（自關(guān)聯(lián)）。這兩個(gè)自相關(guān) 函數(shù)中的顯著結(jié)構(gòu)都可以表明基礎(chǔ)模型不完整。

如果你一定要理解 RMSE 或者 MAE 等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量， 只好找來教科書好好學(xué)習(xí)了！ 我想， 等我要寫教科書的時(shí)候，一定會(huì)告訴大家如何檢驗(yàn)這些統(tǒng)計(jì)量，并給出各種計(jì)算公式！但我 的學(xué)生或讀者大部分是文科或企業(yè)經(jīng)營分析人員，講這些東西他們都會(huì)跑了！

大家不要忘了，SPSS 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模塊還包含模型應(yīng)用，也就是可以把預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)存 為 XML 模型文件，以后預(yù)測(cè)的時(shí)候就可以不用原始數(shù)據(jù)了！

我記得早期 SPSS 公司推出時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型軟件 DecisionTime & What-if，非常好 用，而且還可以進(jìn)行更為細(xì)致的分析，甚至結(jié)果輸出都是自動(dòng)報(bào)告！

當(dāng)然，我找機(jī)會(huì)用 PASW Modeler 13 操作一次上述時(shí)間序列預(yù)測(cè)建模過程，也就是數(shù) 據(jù)挖掘工具中的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，會(huì)更方便、更簡(jiǎn)單、更好部署！

備注：PASW Modeler 13 就是 SPSS 公司的 Clementine 13.0 版本！ 博易智訊的馬博士說： SPSS 公司已經(jīng)把 SPSS 軟件改名叫 PASW Statistics， Clementine 叫 PASW Modeler。

自變量的選擇問題，在預(yù)測(cè)未來半年的銷售收入中，ARIMA 模型可以把其它預(yù)測(cè)變量納入考慮，但如何確 定未來這些預(yù)測(cè)變量的值呢？

主要方法可以考慮：1）選擇最末期數(shù)據(jù)；2）選擇近三期數(shù)據(jù)的平均；3）選擇近三期的移動(dòng)平均 這里我們選近三期移動(dòng)平均作為預(yù)測(cè)自變量數(shù)值。 請(qǐng)問沈浩老師，以上這一段話怎么操作?。吭谀睦镞x擇這 3 種方法來確定未來的自變量的值??？我試過手 工輸入未來的自變量值，可以做出預(yù)測(cè)，但是我想模型應(yīng)該可以自動(dòng)生成這些未來自變量的值，我找了很 久都沒有找著，請(qǐng)賜教！非常感謝！ 另外， 有一個(gè)問題我一直沒有想得很明白， 想請(qǐng)教一下。 多元回歸分析做的預(yù)測(cè)和時(shí)間序列分析做的預(yù)測(cè)， 使用條件和最大的區(qū)別是什么??？如果數(shù)據(jù)是按時(shí)間走的，是不是就不適合用多元回歸分析做預(yù)測(cè)呢？ 如果您能回復(fù)，我將感到萬分榮幸。 SPSS 軟件里面自變量取值一般是 0-1； 真實(shí)的干擾需要采用 Clementine 軟件就有這個(gè)自動(dòng)添加方式了， 抱歉我沒有說清楚！ 2）時(shí)間序列數(shù)據(jù)，自變量是相關(guān)的，當(dāng)然不適合簡(jiǎn)單的線性回歸分析！

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