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图15-1 表15-1 模型描述
模型 ID
人均生活费年收入
模型_1
简单
模型类型
表15-2 模型拟合
拟合统计量 平稳的 R 方 R 方 RMSE MAPE MaxAPE MAE MaxAE 正态化的 BIC -.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 .......
均值
E
.
-.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 -.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 最小值S 最大值
5 -.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 10
-.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 25
-.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 百分位 50
-.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 75
-.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 90
-.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286 95 -.905 .970 60.195 5.536 18.627 33.347 173.788 8.286
表15-3 模型统计量
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模型 预测变量数 模型拟合统计量 平稳的 R 方 RMSE 统计量 Ljung-Box Q(18) DF Sig. 人均生活费年收入-模型_1 0 -.905 60.195 60.193 17 .000 0 离群值数
表15-4 指数平滑法模型参数
模型
人均生活费年收入-模型_1 自然对数 Alpha (水平) 估计 1.000 SE .159 t 6.301 Sig. .000
表15-5 预测
模型
预测
人均生活费年收入-模型_1
UCL LCL
1991 1527.55 1803.03 1285.11 1992 1532.92 1934.01 1198.07 对于每个模型，预测都在请求的预测时间段范围内的最后一个非缺失值之后开始，在所有预测值的非缺失值都可用的最后一个时间段或请求预测时间段的结束日期（以较早者为准）结束。
图15-2
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图15-3
结果分析：
（1）输出均方根误差和参数估计结果
由表15-3模型统计量表可知均方根误差为60.195，由表15-4指数平滑法模型参数表得参数估计结果为1.000。
（2）输出ACF和PACF图形并对其特征进行分析，看是否满足白噪声序列的条件。
由图15-2残差ACF图和残差PACF图，不满足白噪声序列的条件。白噪声序列的各阶自相关和偏相关函数值在理论上与0无显著差异，函数值均落在置信区间内，且没有明显的变化规律。由图15-2可知序列的各阶自相关函数值显著不为0，同时随着阶数的增大，函数值呈缓慢下降的趋势；偏自相关则呈明显的下降趋势，很快落入置信区间。总而言之，从ACF和PACF图看来，该序列特征更接近于具有趋势性的非平稳时间序列，而非白噪声序列。 （3）给出1991-1992的预测值，并输出拟合图。
由表15-5预测表，1991年和1992年的预测值为1527.55和1532.92，拟合图如图15-3所示。
第8题:
以高校科研研究数据为例，建立回归方程研究。以课题总数X5为被解释变
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量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X3、论文数X7、获奖数X8。
基本思路：
线性回归分析方法进行分析被解释变量为立项课题数X5解释变量为投入人年数X2，投入科研事业费X3、论文数X7、获奖数X8、之间的关系。
操作步骤：
分析-回归-线性，X5因变量，x2,x3,x7,x8为自变量，自变量框下面的方法按钮选择“进入”。
结果分析解释
解释变量采用（强制）进入策略，对回归方程和回归系数的显著性检验结果进行解释分
析，并给出最终的回归模型
(
=0.05) 。
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