时间的序列地预处理Word文档格式.docx
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year'
1jan1970'
formatyearyear4.;
ards;
97154137.7149164157188204179210202218209
204211206214217210217219211233316221239
215228219239224234227298332245357301389
；
procarimadata=example2_2;
identifyvar=freq;
run;
实验结果：
图一
图二：
序列FREQ样本自相关图
根据图一我们可以得出分析变量的名称为freq，序列的均值为222.941，序列的标准差为56.82834,观察值的个数为39个。
图二的自相关图显示序列子相关系数长期位于零轴的一边，这是具有单调趋势序列的典型特征，带长期递减趋势的。
故该序列不平稳。
2．纯随机性检验
实验结果：
检验结果显示，在各阶延迟下LB检验统计量的P值都非常小（<
0.0001），所以可以很大的把握（置信水平>
99.999%）判定该序列为非白噪声序列，即非纯随机序列。
2、课后习题（老师布置的习题部分）
2.1975-1980年夏威夷岛莫那罗亚火山（Maunaloa）每月释放的数据如下（单位：
ppm），见表2-7.
330.45
330.97
331.64
332.87
333.61
333.55
331.9
330.05
328.58
328.31
329.41
330.63
331.63
332.46
333.36
334.45
334.82
334.32
333.05
330.87
329.24
328.87
330.18
331.5
332.81
333.23
334.55
335.82
336.44
335.99
334.65
332.41
331.32
330.73
332.05
333.53
334.66
335.07
336.33
337.39
337.65
337.57
336.25
334.39
332.44
332.25
333.59
334.76
335.89
337.63
338.54
339.06
338.95
337.41
335.71
333.68
333.69
335.05
336.53
337.81
338.16
339.88
340.57
341.19
340.87
339.25
337.19
335.49
336.63
337.74
338.36
（1）绘制序列时序图，并判断该系列是否平稳。
dataexample2_1;
inputprice@@;
time=intnx（'
01jan1975'
formattimedate.;
cards;
330.45330.97331.64332.87333.61333.55
331.90330.05328.58328.31329.41330.63
331.63332.46333.36334.45334.82334.32
333.05330.87329.24328.87330.18331.50
332.81333.23334.55335.82336.44335.99
334.65332.41331.32330.73332.05333.53
334.66335.07336.33337.39337.65337.57
336.25334.39332.44332.25333.59334.76
335.89336.44337.63338.54339.06338.95
337.41335.71333.68333.69335.05336.53
337.81338.16339.88340.57341.19340.87
339.25337.19335.49336.63337.74338.36
;
procgplotdata=example2_1;
plotprice*time=1;
symbol1c=blackv=stari=join;
实验分析：
时序图给我们的提供的信息非常明确，夏威夷岛莫那罗亚火山（Maunaloa）每月释放的时间序列图有明显的递增趋势，所以它不是平稳序列。
（2）计算该序列的样本自相关系数。
dataexample2_1;
procarimadata=example2_1;
identifyvar=price;
Correlation
0.90751
0.72171
0.51252
0.34982
0.2469
0.20309
0.21021
0.26429
0.36433
0.48472
0.58456
0.60198
0.51841
0.36856
0.20671
0.08138
0.00135
-0.03248
（3）绘制该样本自相关图，并解释该图形。
自相关图显示序列子相关系数长期位于零轴的一边，这是具有单调趋势序列的典型特征，同时自相关图呈现出明显的正弦波动规律，这是具有周期变化规律的非平稳序列的典型特征。
自相关图显示出来的这两个性质和该序列时序图显示的带长期递增趋势的周期性质是非常吻合的。
3.1945-1950年费城月度降雨量数据如下（单位：
mm）
69.3
80
40.9
74.9
84.6
101.1
225
95.3
100.6
48.3
144.5
28.3
38.4
52.3
68.6
37.1
148.6
218.7
131.6
112.8
81.8
31
47.5
70.1
96.8
61.5
55.6
171.7
220.5
119.4
63.2
181.6
73.9
64.8
166.9
48
137.7
80.5
105.2
89.9
174.8
124
86.4
136.9
31.5
35.3
112.3
43
160.8
97
62.5
158.2
7.6
165.9
106.7
92.2
26.2
77
105.4
144.3
49.5
116.1
54.1
159.3
85.3
67.3
59.4
（1）计算该序列的样本自相关系数。
dataexample2_2;
01jan1945'
formattimeyymmdd10.;
69.38040.974.984.6101.122595.3100.648.3144.528.3
38.452.368.637.1148.6218.7131.6112.881.83147.570.1
96.861.555.6171.7220.5119.463.2181.673.964.8166.948
137.780.5105.289.9174.812486.4136.931.535.3112.343
160.89780.562.5158.27.6165.9106.792.263.226.277
52.3105.4144.349.5116.154.1148.6159.385.367.3112.859.4
0.01277
0.04160
-.04323
-.17869
-.25130
-.09381
-.06778
-.07198
0.01388
0.10945
0.21730
0.31587
-.02505
0.07532
-.14121
-.20359
-.24549
0.06646
（2）判断该序列的平稳性
1jan1945'
69.380.040.974.984.6101.1225.095.3100.648.3144.528.3
38.452.368.637.1148.6218.7131.6112.881.831.047.570.1
96.861.555.6171.7220.5119.463.2181.673.964.8166.948.0
137.780.5105.289.9174.8124.086.4136.931.535.3112.343.0
160.897.080.562.5158.27.6165.9106.792.263.226.277.0
procgplotdata=example2_2;
该序列的时序图如上，图上可以看出该序列在一个常值附近上下波动，且不具有周期性，判断该序列为平稳序列。
（3）判断该序列的纯随机性
实验程序：
与第二问的程序一样
检验结果显示，在各阶延迟下LB检验统计量的P值都大（>
0.0001），所以可以很小的把握（置信水平<
99.999%）判定该序列为白噪声序列，即纯随机序列。
5．表2-9数据是某公司在2000-2003年期间每月的销售量。
销售量
2000年
2001年
2002年
2003年
1月
153
134
145
117
2月
187
175
203
178
3月
234
243
189
149
4月
212
227
214
5月
300
298
295
248
6月
221
256
220
202
7月
201
237
231
162
8月
165
174
135
9月
123
119
120
10月
104
106
85
96
11月
87
67
90
12月
78
74
75
63
（1）绘制该序列时序图及样本自相关图。
根据时序图和自相关图可以判断该序列平稳。
在各阶延迟下LB检验统计量的P值都非常小（<
二、实验体会
通过该实验我了解到：
当拿到一个观察值序列之后，首先要对他的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。
根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同的类型的序列我们可以采用不同的分析方法。
对于非平稳序列，由于它不具有二阶距平稳的性质，所以对它的统计分析要周折一些，通常要进行进一步的检验‘变换或处理，才能确定适当的拟合模型。
如果序列平稳，情况就简单多了，我们有一套非常成熟的平稳序列建模方法，如果序列值彼此之间没有任何相关性，那就意味着该序列是一个没有记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有丝毫的影响，这种序列称为纯随机序列。
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