時(shí)間序列回歸分析步驟？時(shí)間序列建模的基本步驟如下：①通過觀測(cè)、調(diào)查、統(tǒng)計(jì)、抽樣等方法獲取被觀測(cè)系統(tǒng)的時(shí)間序列動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。②根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，繪制相關(guān)圖，進(jìn)行相關(guān)分析，得到自相關(guān)函數(shù)。相關(guān)圖可以顯示出變化的趨

時(shí)間序列回歸分析步驟？

時(shí)間序列建模的基本步驟如下：

①通過觀測(cè)、調(diào)查、統(tǒng)計(jì)、抽樣等方法獲取被觀測(cè)系統(tǒng)的時(shí)間序列動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。

②根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，繪制相關(guān)圖，進(jìn)行相關(guān)分析，得到自相關(guān)函數(shù)。相關(guān)圖可以顯示出變化的趨勢(shì)和周期，找到跳躍點(diǎn)和拐點(diǎn)。跳變點(diǎn)是指與其他數(shù)據(jù)不一致的觀測(cè)值。如果跳變點(diǎn)是正確的觀測(cè)值，則應(yīng)在建模時(shí)加以考慮。如有異常，應(yīng)調(diào)整至預(yù)期值。拐點(diǎn)是指時(shí)間序列從上升趨勢(shì)突然變?yōu)橄陆第厔?shì)的點(diǎn)。如果存在拐點(diǎn)，則必須采用不同的模型來擬合時(shí)間序列，如閾值回歸模型。

③確定合適的隨機(jī)模型并擬合曲線，即用一般隨機(jī)模型擬合時(shí)間序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)于短時(shí)間或簡(jiǎn)單的時(shí)間序列，可以采用趨勢(shì)模型和帶誤差的季節(jié)模型進(jìn)行擬合。對(duì)于平穩(wěn)時(shí)間序列，可采用一般ARMA模型（自回歸滑動(dòng)平均模型）及其特殊的自回歸模型、滑動(dòng)平均模型或組合ARMA模型進(jìn)行擬合。當(dāng)觀測(cè)值超過50個(gè)時(shí)，一般采用ARMA模型。對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列，通過差分運(yùn)算將觀測(cè)到的時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時(shí)間序列，然后用適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛯?duì)差分序列進(jìn)行擬合。

回歸分析的基本步驟？

1. 確定變量

2、建立預(yù)測(cè)模型

3、進(jìn)行相關(guān)分析

4、計(jì)算預(yù)測(cè)誤差

5、確定預(yù)測(cè)值

回歸分析的內(nèi)容和步驟：

回歸分析是對(duì)因果因素（自變量）和預(yù)測(cè)因子的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析（因變量）。只有當(dāng)自變量和因變量之間存在一定的關(guān)系時(shí)，回歸方程才有意義。

最后通過綜合回歸分析確定模型的預(yù)測(cè)值。

正確應(yīng)用回歸分析和預(yù)測(cè)時(shí)，應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：①用定性分析來判斷現(xiàn)象之間的依賴關(guān)系；②避免回歸預(yù)測(cè)的任意外推；③應(yīng)用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)；以及。選擇菜單分析>回歸>離線，彈出線性回歸參數(shù)設(shè)置窗口。

3. 以廣告為自變量，銷售為因變量。

4. 在這個(gè)經(jīng)驗(yàn)中，我們使用Durbin-Watson檢驗(yàn)來判斷模型殘差是否獨(dú)立，作為判斷數(shù)據(jù)是否適合線性回歸的基本條件。

5. 單擊“繪制”以設(shè)置參數(shù)。在這種經(jīng)驗(yàn)中，選擇直方圖和正態(tài)概率圖來判斷數(shù)據(jù)是否適合線性回歸。

6. 單擊保存按鈕。在這種情況下，為了利用廣告費(fèi)用來預(yù)測(cè)銷售量，保存按鈕的參數(shù)與預(yù)測(cè)和殘差有關(guān)。您可以檢查[非標(biāo)準(zhǔn)化]預(yù)測(cè)值。

7. 可以直接在“選項(xiàng)”按鈕中使用默認(rèn)參數(shù)。