应用时间序列实验报告

应用时间序列实验报告 - 河南工程学院课程设计 时间序列分析p 课程设计 学生姓名学号： 学院：理学院 专业班级： 专业课程：时间序列分析p 课程设计 指导老师： 2022年6月2日 考核工程 平时考核20分 技能、知识应用才能、获取知识才能 实验一20分 实验二20分 实验三20分 文档资料20分 完成此实验并获得实验结果 完成此实验并获得实验结果 完成此实验并获得实验结果 表达才能、文档写作才能和文档的标准性 总评成绩 指导老师评语： 考核内容 出勤情况、实训态度、效率；知识掌握情况、根本操作 得分 目录 1. 实验一澳大利亚常住人口变动分析p . 1 1.1 实验目的 . 1 1.2 实验原理 . 1 1.3 实验内容 . 2 1.4 实验过程 . 3 2. 实验二我国铁路货运量分析p . 8 2.1 实验目的 . 8 2.2 实验原理 . 8 2.3 实验内容 . 9 2.4 实验过程 . 10 3. 实验三美国月度事故死亡数据分析p . 14 3.1 实验目的 . 14 3.2 实验原理 . 15 3.3 实验内容 . 15 3.4 实验过程 . 16 课程设计体会 . 19 1.实验一 澳大利亚常住人口变动分析p 1971年9月1993年6月澳大利亚常住人口变动单位：千人情况如表1-1所示行数据。 表1-1 63.2 49.9 49.5 35.8 39.5 47.6 51.2 67.6 45.5 59.4 58.6 79.4 58.5 170 43.4 67.9 45.3 59.9 28.4 49.8 37.3 60.8 62.5 44.5 51.6 62.1 59.9 65.2 -47.4 42.7 55.8 48.1 30.6 32.9 48.8 39.2 67 55.1 48 51.4 64 83.4 69.5 62.2 58.4 49.5 61.7 30.4 44.1 29 47.6 48.9 49.6 47.9 60.9 60.3 75.4 59.1 60 34.4 50.2 55.2 33.8 45.5 37.3 43.9 65.4 57.3 49.1 60.9 64.6 80.2 21.5 33.1 55.4 53.1 42.1 36.6 34.2 49 65.4 47.3 48.8 56.8 71 55.9 62.5 35.3 1判断该序列的平稳性与纯随机性。 2选择适当模型拟合该序列的开展。 3绘制该序列拟合及将来5年预测序列图。 1.1 实验目的 掌握用SAS软件对数据进展相关性分析p ，判断序列的平稳性与纯随机性,选择模型拟合序列开展。 1.2 实验原理 1平稳性检验与纯随机性检验 对序列的平稳性检验有两种方法，一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验法；另一种是单位根检验法。 1 2模型识别 先对模型进展定阶，选出相对最优的模型，下一步就是要估计模型中未知参数的值，以确定模型的口径，并对拟合好的模型进展显著性诊断。 3模型预测 模型拟合好之后，利用该模型对序列进展短期预测。 1.3 实验内容 1判断该序列的平稳性与纯随机性 时序图检验，根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常识值附近波动，而且波动的范围有界。假如序列的时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性，那么它通常不是平稳序列。 对自相关图进展检验时，可以用SAS系统ARIMA过程中的IDENTIFY语句来做自相关图。 而单位根检验我们用到的是DF检验。以1阶自回归序列为例： xt-1xt?1-t 该序列的特征方程为： -0 特征根为： -? 当特征根在单位圆内时： ?1?1 该序列平稳。 当特征根在单位圆上或单位圆外时： ?1?1 该序列非平稳。 对于纯随机性检验，既白噪声检验，可以用SAS系统中的IDENTIFY语句来输出白噪声检验的结果。 2选择适当模型拟合该序列的开展 2 第 6 页 共 6 页