X11過程分析時間序列_第1頁
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下表為下表是一家啤酒生產(chǎn)企業(yè)2000—2005年各季度的啤酒銷售量數(shù)據(jù)。試對該數(shù)據(jù)進行分析。時序圖如下：從時序圖中可以看出其啤酒銷售量數(shù)據(jù)是以年為周期的呈現(xiàn)出遞增趨勢， 是非平穩(wěn)時間序列，用 X11過程對序列調(diào)整。消除季節(jié)趨勢后得到的調(diào)整后序列圖如下：從調(diào)整后的時序圖中看出序列呈現(xiàn)出一定的線性遞增趨勢，使用移動平均方法擬合序列的趨勢。使用移動平均方法擬合序列的趨勢，所得趨勢擬合圖入下：從季節(jié)調(diào)整后序列中消除趨勢項，得到隨機波動項如下：看出得到的殘差序列比簡單的因素分解過程得到的殘差序列更不規(guī)則， 說明X11過程對季節(jié)效應(yīng)和趨勢信息提取的更加充分。最后得到的擬合圖如下：概況性度量如下：SAS代碼1：datad551;inputx@@;time=intnx('quarter','01jan2000'd,_n_-1);formattimedate9.;cards;253237263038423029395035303951372942553831435441;proc gplot data =d551;plot x*time= 1;symbol1 c=red v=circle

i=spline;run;SAS代碼2：data example4_1;input x@@;t=intnx( 'quarter' ,'01jan2000'd ,_n_-format t date9. ;cards ;

1);253237263038423029395035303951372942553831435441;run;proc x11data=example4_1;quarterlydate=t;var x;output out=outb1=xd10=seasond11=adjustedd12=trendd13=irr;dataout;setout;estimate=trend*season/100;procgplotdata=out;plotx*t=1estimate*t=2/overlay;plotadjusted*t=1trend*t=1irr*t=1;symbol1c=blacki=joinv

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