
SPSS移動平均一點也不神秘_數(shù)據(jù)分析師考試
預測才是數(shù)據(jù)分析的真諦,通過歷史數(shù)據(jù),預測未來的各種可能性,針對預測的結果防范于未然。預測方法有很多種,包括定性以及定量方法。其中,時間序列預測,它不用過多考慮內部具體的、錯綜復雜的影響因素,是“歷史重演”的慣性假設條件下,基于外部數(shù)據(jù)的對未來的估計。
什么是移動平均?
最簡單,也是最常用的時間序列分析是移動平均法,任何周期的預測值都是過去幾個周期觀測值的平均值。要執(zhí)行移動平均法,首先需要選擇一個跨度,即每次移動平均的周期。例如,我們假設數(shù)據(jù)是每月的數(shù)據(jù),跨度選擇5個月,因此下個月的預測值是前5個月值得平均值。注意,跨度越大,預測序列就越平滑。SPSS統(tǒng)計分析工具提供了便捷的移動平均模型,今天一起來揭開它的神秘。
SPSS移動平均分析實例
數(shù)據(jù)“SPSS移動平均分析實例”,其中變量sales為某個公司1986-1997年間各個季度某商品的銷售量數(shù)據(jù),用移動平均法來預測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)“轉換”——“創(chuàng)建時間序列”
(2)將“銷售量”移動至右側框內,新的變量命名為:移動平均;
(3)函數(shù)選擇:先前移動平均,跨度選擇5;
(4)單擊“更改”
備注:(此案例旨在說明SPSS移動平均的過程,跨度的大小不再考慮。)
此時,在數(shù)據(jù)集界面,我們可以看到,1998年1季度預測值為:4490.52,如果我們繼續(xù)這個步驟來預測1998年2季度,由于1998年1季度并沒有真實的觀測值,一般在這種情況下,多采用相應的預測值代替,按照同樣的方法,我們可以得到,1998年2季度的預測值為:4483.43。
如何來衡量移動平均的誤差
最簡單是采用平均絕對誤差MAE,為n個預測值與觀測值誤差的平均值。通過計算新的變量,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,平均絕對誤差比較大,移動平均的效果并不明顯。
必須得強調的幾點
(1)時間序列存在比較明顯的季節(jié)性趨勢時,不適于使用移動平均;
(2)時間序列存在比較明顯的發(fā)展趨勢時,不適于使用移動平均;
上面這個案例,從時間序列圖上,可以看出,存在明顯的趨勢因素及季節(jié)性因素,綜合而言,并不適用于使用移動平均,最后由較高的MAE也可以反映出這一點,因此在使用移動平均前需要重點觀察序列的趨勢。
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