SPSS时间序列分析:谱分析

前言:

本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》,由于软件版本原因,部分内容有所改变,为适应软件版本的变化,特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为:SPSS25.0

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目录

 

1.谱分析

2.SPSS实现

3.结果分析


1.谱分析

时间序列谱分析(Time series spectral analysis)是一种用于分析时域数据的方法。它可以将时域信号转换为频域信号,以便更好地理解信号的频率成分。

时间序列谱分析的主要目标是确定信号中存在的周期性组成部分。它通过计算信号的功率谱或频谱密度来实现。功率谱是信号在不同频率上的能量分布情况,频谱密度是信号在单位频率范围内的能量密度。

在时间序列谱分析中,常用的方法包括傅里叶变换(Fourier Transform)自相关函数(Autocorrelation Function)。傅里叶变换将时域信号转换为频域信号,可以得到信号的频谱图。自相关函数衡量信号与其自身的相似性,可以用来分析信号的周期性特征。

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时间序列谱分析方法的选择应根据数据特点和分析目的而定,不同的方法有不同的优缺点,需要在具体的应用中进行评估和比较。

2.SPSS实现

(1)打开“data16-02”数据文件,选择“分析”——“时间序列预测”——“谱分析”,弹出下图所示的对话框。

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(2) 将左侧“男装销售变量”移到右侧,并勾选下方的谱密度图选项,其他选项采用默认,如下图所示:

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(3) 完成所有设置后,单击确定按钮执行命令。

3.结果分析

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