时间序列分析报告(8)(2)

由上许图表观察ANOVA和系数除对数常数项的P值大于0.05外，其他的P值均小于0.05，可以认为除对数模型外的模型都基本可以 再比较剩下模型R2的大小，发现三次模型的R2最大，故三次模型拟合最好，因此选择三次模型 三次模型拟合预测 该序列残差检验 自相关图 序列:CURVEFIT、MOD_5、CUBIC、 中 纱产量 的误差 滞后 自相关 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 .383 .125 -.099 -.199 -.264 -.223 -.089 -.090 -.058 -.008 -.076 -.062 -.151 -.168 标准 误差 .160 .158 .155 .153 .151 .148 .146 .143 .140 .138 .135 .132 .130 .127 aBox-Ljung 统计量 值 5.728 6.358 6.764 8.462 11.548 13.825 14.196 14.593 14.763 14.767 15.085 15.307 16.665 18.420 df 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Sig. .017 .042 .080 .076 .042 .032 .048 .068 .098 .141 .179 .225 .215 .188 b15 16 -.071 .061 .124 .121 18.746 19.003 15 16 .225 .269 a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。 b. 基于渐近卡方近似。 由于各阶延迟下LB统计量的P值都显著小于0.05，认为模型的残差序列属于非白噪声序列，不能认为该拟合模型有效。 二、指数平滑法拟合 1、简单指数平滑法 2、Holt指数平滑法 由上两表可看出Holt指数平滑法拟合较好，故再次进行残差检验 自相关图 序列:来自 纱产量-模型_1 的噪声残差 滞后 自相关 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 .030 -.009 -.168 -.102 -.014 .004 .086 -.013 -.023 -.013 -.085 -.067 -.135 -.173 -.058 .040 标准 误差 .160 .158 .155 .153 .151 .148 .146 .143 .140 .138 .135 .132 .130 .127 .124 .121 aBox-Ljung 统计量 值 .035 .038 1.204 1.650 1.659 1.659 2.012 2.020 2.047 2.056 2.454 2.707 3.793 5.662 5.883 5.994 df 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Sig. .852 .981 .752 .800 .894 .948 .959 .980 .991 .996 .996 .997 .993 .974 .982 .988 ba. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。 b. 基于渐近卡方近似。 Holt指数平滑法五期预测序列图 由于各阶延迟下LB统计量的P值都显著大于0.05，认为模型的残差序列属于白噪声序列，认为该拟合模型有效。 结果分析与讨论： 由曲线估计与指数平滑法进行模型的拟合与预测，可看出模型的拟合不是与实际数值相近就算拟合的好，还要看残差的白噪声检验是否在检验误差范围内，从上述的模型检验预测可以看出Holt指数平滑法是拟合预测最好的模型且残差检验也通过 实验报告评分标准 评分项目 基本原理 结果分析与讨论 授课教师 满分 得分 评分项目 操作步骤与运行结果 合 计 批阅日期 满分 得分