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首頁精彩閱讀SPSS移動(dòng)平均一點(diǎn)也不神秘
SPSS移動(dòng)平均一點(diǎn)也不神秘
2015-02-06
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預(yù)測(cè)才是數(shù)據(jù)分析的真諦，通過歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來的各種可能性，針對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果防范于未然。預(yù)測(cè)方法有很多種，包括定性以及定量方法。其中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)，它不用過多考慮內(nèi)部具體的、錯(cuò)綜復(fù)雜的影響因素，是“歷史重演”的慣性假設(shè)條件下，基于外部數(shù)據(jù)的對(duì)未來的估計(jì)。

什么是移動(dòng)平均？

最簡(jiǎn)單，也是最常用的時(shí)間序列分析是移動(dòng)平均法，任何周期的預(yù)測(cè)值都是過去幾個(gè)周期觀測(cè)值的平均值。要執(zhí)行移動(dòng)平均法，首先需要選擇一個(gè)跨度，即每次移動(dòng)平均的周期。例如，我們假設(shè)數(shù)據(jù)是每月的數(shù)據(jù)，跨度選擇5個(gè)月，因此下個(gè)月的預(yù)測(cè)值是前5個(gè)月值得平均值。注意，跨度越大，預(yù)測(cè)序列就越平滑。SPSS統(tǒng)計(jì)分析工具提供了便捷的移動(dòng)平均模型，今天一起來揭開它的神秘。

SPSS移動(dòng)平均分析實(shí)例

數(shù)據(jù)“SPSS移動(dòng)平均分析實(shí)例”，其中變量sales為某個(gè)公司1986-1997年間各個(gè)季度某商品的銷售量數(shù)據(jù)，用移動(dòng)平均法來預(yù)測(cè)1998年1季度銷售額及98年2季度的銷售額。

菜單操作步驟

（1）“轉(zhuǎn)換”——“創(chuàng)建時(shí)間序列”

（2）將“銷售量”移動(dòng)至右側(cè)框內(nèi)，新的變量命名為：移動(dòng)平均；

（3）函數(shù)選擇：先前移動(dòng)平均，跨度選擇5；

（4）單擊“更改”

備注：（此案例旨在說明SPSS移動(dòng)平均的過程，跨度的大小不再考慮。）

此時(shí)，在數(shù)據(jù)集界面，我們可以看到，1998年1季度預(yù)測(cè)值為：4490.52，如果我們繼續(xù)這個(gè)步驟來預(yù)測(cè)1998年2季度，由于1998年1季度并沒有真實(shí)的觀測(cè)值，一般在這種情況下，多采用相應(yīng)的預(yù)測(cè)值代替，按照同樣的方法，我們可以得到，1998年2季度的預(yù)測(cè)值為：4483.43。

如何來衡量移動(dòng)平均的誤差

最簡(jiǎn)單是采用平均絕對(duì)誤差MAE，為n個(gè)預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值誤差的平均值。通過計(jì)算新的變量，可輕松得到。本例跨度為5的情況下，其MAE為：569.5，可見該值較大，平均絕對(duì)誤差比較大，移動(dòng)平均的效果并不明顯。

 必須得強(qiáng)調(diào)的幾點(diǎn)

（1）時(shí)間序列存在比較明顯的季節(jié)性趨勢(shì)時(shí)，不適于使用移動(dòng)平均；

（2）時(shí)間序列存在比較明顯的發(fā)展趨勢(shì)時(shí)，不適于使用移動(dòng)平均；

上面這個(gè)案例，從時(shí)間序列圖上，可以看出，存在明顯的趨勢(shì)因素及季節(jié)性因素，綜合而言，并不適用于使用移動(dòng)平均，最后由較高的MAE也可以反映出這一點(diǎn)，因此在使用移動(dòng)平均前需要重點(diǎn)觀察序列的趨勢(shì)。

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