品牌型号：联想Think Book

系统：Windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，研究者如何实现对某事物在线性方面的趋势预测呢？线性预测在SPSS的应用功能中对应着时间序列的方法步骤，可以计算农作物在四季更替中的产量变化，也可以预测矿物产区资源产量的年均趋势。本文以SPSS时间序列分析如何实现，SPSS时间序列分析趋势分解步骤这两个问题为例，简单介绍一下SPSS时间序列的相关知识。

一、SPSS时间序列分析如何实现

既然线性预测的逻辑符合时间序列的分析思路，那么时间顺序就称为该方法的默认排序标准，依据时段递进中某事物水平数值的变化来观察案例数据是否有阶段性、季节性的变化特点。最终的预测是通过序列反映的方向来类推后续时间段可能达到的数值。

1、下图是某西北边陲地域的稀土出口量数据，这些数据具体到每年每个月的稀土出口数量，产地的负责人想要了解1992年到2002年这十年稀土出口量的总体情况，这就可以通过时间序列的方式进行操作。

2、结合案例数据的时间信息，我们选择个案时间依据是年月，在年份的空框输入1992，在月份的空框输入1，可以看到当前日期的显示为1992年1月，按照12个月的周期长度进行操作。

3、接下来我们点击分析模块的时间序列预测，选择创建传统模型的方式，由此进行针对稀土出口量的时间序列模型建构。

4、在时间序列建模器的功能页面，把出口量放入因变量栏中，并将下方的方法设置为指数平滑，模型类型选择简单季节性。数据结算期基于1992年到2002年每个月的稀土出口量数值，预测期的设置需要借助下图最右侧的选项功能来实现。

二、SPSS时间序列分析趋势分解步骤

如果将线性趋势进行细致分类，我们可以发现线性时间既可以精确到每分每秒，也可以以一个月、一季度、一年甚至十年为一个单位，这要根据具体的案例对象进行阶段划分。时间序列具有趋势性、季节性、周期性的特点，有助于预测存在趋势或季节的数据序列，这就应用在了案例稀土出口量的年月数据上。

1、在确认按模型显示拟合测量、杨博克斯统计和离群值数目之后，我们选择平稳R方、R方以及拟合优度来建构SPSS时间序列的模型。

2、接下来选择序列的单个模型图，使每个图显示的内容都有实测值和预测值。在用于比较模型的图中，我们也勾选上平稳R方和R方的选项。

3、将预测期定为评估期结束后的第一个个案到指定日期之间的个案，我们以预测下一年为例，在年份的空框输入2003，在月份的空框输入12。

4、模型统计的结果显示，杨博克斯统计量值为38.047，显著性水平p值为0.001，表示稀土出口量存在季节性的时间序列特征。

5、在时间序列的趋势预测图，红色实线为实测值，蓝色实线为预测值，每年稀土出口量在3月至8月呈下降趋势，而在9月至12月呈上升趋势，稀土出口量峰值一般是在年底的11月或12月，代表2003年预测数值的蓝色实线也是在年底达到稀土出口量的峰值。

三、小结

以上就是SPSS时间序列分析如何实现，SPSS时间序列分析趋势分解步骤的解答。如果需要根据时间序列来预测数据变化趋势，推荐使用SPSS时间序列进行模型建构。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。