print *
print*,'冬季平均气温不同滞后时刻所对应的自相关系数为：' print *,((zxgxs2(i),','),i=1,P) print *
print*,'年平均气温和冬季平均气温之间不同滞后时刻所对应的落后交叉相关系数为：' print *,((lhxgxs(i),','),i=1,P) print * !最大绝对值 t1=1 t2=1 t3=1 do i=2,p
if(abs(zxgxs1(i))>abs(zxgxs1(t1)))t1=i if(abs(zxgxs2(i))>abs(zxgxs2(t2)))t2=i if(abs(lhxgxs(i))>abs(lhxgxs(t3)))t3=i enddo
print *,'中国1970-1989年年平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为：',t1,zxgxs1(t1)
print *,'中国1970-1989年冬季平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度为：',t2,zxgxs2(t2)
print *,'中国1970-1989年平均气温和冬季平均气温之间落后相关系数绝对值最大的滞后时间长度为：',t3,lhxgxs(t3) end
程序运行如下：
中国1970-1989年年平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度是7，自相关系数是-0.3724，说明在这些年的数据中，滞后7年的序列与原序列的相关系数绝对值最大，呈反相关。
中国1970-1989年冬季平均气温自相关系数绝对值最大的滞后时间长度是4，自相关系数是-0.3678，说明在这些年的数据中，滞后4年的序列与原序列的相关系数绝对值最大，呈反相关。
中国1970-1989年平均气温和冬季平均气温之间落后相关系数绝对值最大的滞后时间长度是3，自相关系数是-0.4066，说明在这些年的数据中，滞后3年的冬季平均气温序列与原平均气温序列的相关系数绝对值最大，呈反相关。
实习三：一元线性回归 Fortran程序如下： program ex3
integer,parameter::n=17 integer i,j
real::suma1=0,suma2=0,avea1,avea2,s1=0,s2=0,b0,b,x=14.5,y integer a1(n) real a2(n),a3(n)
data a1/0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16/
data a2/30.0,29.1,28.4,28.1,28.0,27.7,27.5,27.2,27.0,26.8,26.5,26.3,26.1,25.7,25.3,24.8,24.0/ data a3/0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0/ open(5,file='d:\\3\\ys.txt')
open(15,file='d:\\3\\ys.grd',form='binary') open(6,file='d:\\3\\hs.txt')
open(16,file='d:\\3\\hs.grd',form='binary')
!求平均值 do i=1,n
suma1=suma1+a1(i) suma2=suma2+a2(i) enddo
avea1=suma1/n avea2=suma2/n !求b,b0值 do i=1,n
s1=s1+a1(i)*a2(i) s2=s2+a1(i)*a1(i) enddo
b=(s1-suma1*suma2/n)/(s2-suma1*suma1/n) b0=avea2-avea1*b y=b0+b*x
print*,'y=',b0,'+',b,'x' print* print*,y
!求回归数据 do i=1,n
a3(i)=b0+b*a1(i) enddo
write(5,1000)(a1(i),i=1,n) write(5,2000)(a2(i),i=1,n) write(15)(a1(i),i=1,n) write(15)(a2(i),i=1,n)
write(6,1000)(a1(i),i=1,n) write(6,2000)(a3(i),i=1,n) write(16)(a1(i),i=1,n) write(16)(a3(i),i=1,n)
1000 format(i7) 2000 format(f8.1) end
程序运行：
所给数据做出的线性回归曲线的斜率是-0.3012，截距是29.3804，说明所给数据y随着x递减。