時(shí)間序列sas-實(shí)驗(yàn)二-浙江萬(wàn)里學(xué)院

實(shí)驗(yàn)二數(shù)據(jù)預(yù)處理及時(shí)序圖繪制實(shí)驗(yàn)?zāi)康模毫私釭PLOT過程的使用，利用GPLOT繪制時(shí)序圖并對(duì)時(shí)序圖進(jìn)行分析。了解ARIMA過程的使用，利用ARIMA進(jìn)行平穩(wěn)性分析及純隨機(jī)性檢驗(yàn)。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容P33T2Dataco2;Inputtest1-test6;Cards;330.45 330.97 331.64 332.87 333.61 333.55331.9 330.05 328.58 328.31 329.41 330.63331.63 332.46 333.36 334.45 334.82 334.32333.05 330.87 329.24 328.87 330.18 331.5332.81 333.23 334.55 335.82 336.44 335.99334.65 332.41 331.32 330.73 332.05 333.53334.66 335.07 336.33 337.39 337.65 337.57336.25 334.39 332.44 332.25 333.59 334.76335.89 336.44 337.63 338.54 339.06 338.95337.41 335.71 333.68 333.69 335.05 336.53337.81 338.16 339.88 340.57 341.19 340.87339.25 337.19 335.49 336.63 337.74 338.36Procprintdata=co2;Run;Proctransposedata=co2out=co22;vartest1-test6;run;dataco23;inputprice@@;time=intnx('month','01jan1975'd,_n_-1);formattimeyymmdd10.;cards;330.45 331.9 331.63 333.05 332.81 334.65 334.66 336.25 335.89 337.41 337.81 339.25330.97 330.05 332.46 330.87 333.23 332.41 335.07 334.39 336.44 335.71 338.16 337.19331.64 328.58 333.36 329.24 334.55 331.32 336.33 332.44 337.63 333.68 339.88 335.49332.87 328.31 334.45 328.87 335.82 330.73 337.39 332.25 338.54 333.69 340.57 336.63333.61 329.41 334.82 330.18 336.44 332.05 337.65 333.59 339.06 335.05 341.19 337.74333.55 330.63 334.32 331.5 335.99 333.53 337.57 334.76 338.95 336.53 340.87 338.36RUN;procgplotdata=Co23;plotprice*time;symbol1c=blackv=starrun;procarimadata=Co23;identifyvar=pricenlag=22;run通過該時(shí)序圖，看出此系列不平穩(wěn)該序列的樣本自相關(guān)系數(shù)：〔3〕解釋該圖形1.樣本自相關(guān)圖顯示延遲0階和延遲12階的自相關(guān)系數(shù)都很大，說明該樣本具有周期性。2.在之后的延遲階數(shù)中，自相關(guān)系數(shù)具有一個(gè)震蕩的過程，故此樣本不平穩(wěn)。P34T3datajyl;inputprice@@;time=intnx('month','01jan1975'd,_n_-1);formattimeyymmdd10.;cards;69.3 80 40.9 74.9 84.6 101.1 225 95.3 100.6 48.3 144.5 28.338.4 52.3 68.6 37.1 148.6 218.7 131.6 112.8 81.8 31 47.5 70.196.8 61.5 55.6 171.7 220.5 119.4 63.2 181.6 73.9 64.8 166.9 48137.7 80.5 105.2 89.9 174.8 124 86.4 136.9 31.5 35.3 112.3 43160.8 97 80.5 62.5 158.2 7.6 165.9 106.7 92.2 63.2 26.2 7752.3 105.4 144.3 49.5 116.1 54.1 148.6 159.3 85.3 67.3 112.8 59.4RUN;procgplotdata=jyl;plotprice*time;symbol1c=blackv=stari=spline;run;procarimadata=jyl;identifyvar=pricenlag=22;run該序列的自相關(guān)系數(shù)：〔2〕通過時(shí)序圖，看出此序列可能是平穩(wěn)的。再通過自相關(guān)圖可以看出，這個(gè)序列存在周期性，故其不平穩(wěn)?！?〕此樣本的白噪聲檢驗(yàn)，前6期延遲的q的統(tǒng)計(jì)量的p值大于0.05，故其為白噪聲。同理前12期也能證明其為白噪聲。P34T5Dataxsl;Inputtest1-test4;Cards;153 134 145 117187 175 203 178234 243 189 149212 227 214 178300 298 295 248221 256 220 202201 237 231 162175 165 174 135123 124 119 120104 106 85 9685 87 67 9078 74 75 63run;Proctransposedata=xslout=xsl1;vartest1-test4;run;Procprintdata=xsl1;Run;dataxsl1;inputprice@@;time=intnx('month','01jan2000'd,_n_-1);formattimeyymmdd10.;cards;15318723421230022120117512310485781341752432272982562371651241068774145203189214295220231174119856775117178149178248202162135120969063RUN;procgplotdata=xsl1;plotprice*time;symbol1c=blackv=stari=spline;run;procarimadata=xsl1;identifyvar=pricenlag=22;run;〔1〕時(shí)序圖自相關(guān)圖〔2〕通過時(shí)序圖可以看出樣本具有周期性。通過自相關(guān)圖可以看出自相系數(shù)也存在周期性的震蕩現(xiàn)象，而且大局部的數(shù)值在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)。故可以說明此樣本是非平穩(wěn)的?！?〕此樣本的白噪聲檢驗(yàn)，前6期和前12期延遲的q的統(tǒng)計(jì)量的p值都小于0.05，故其為非白噪聲。P35T6Dataqba;Inputtest1-test12;Cards;10 15 10 10 12 10 7 7 10 14 8 1714 18 3 9 11 10 6 12 14 10 25 2933 33 12 19 16 19 19 12 34 15 36 2926 21 17 19 13 20 24 12 6 14 6 129 11 17 12 8 14 14 12 5 8 10 316 8 8 7 12 6 10 8 10 5 run;Procprintdata=qba;Run;dataa;doi=1to70;n=i;output;end;run;dataqba;inputprice@@;seta;range=n*28;day=intnx('day',"01jan1969"d,range);formatdayyymmdd10.;cards;10 15 10 10 12 10 7 7 10 14 8 1714 18 3 9 11 10 6 12 14 10 25 2933 33 12 19 16 19 19 12 34 15 36 2926 21 17 19 13 20 24 12 6 14 6 129 11 17 12 8 14 14 12 5 8 10 316 8 8 7 12 6 10 8 10 5 RUN;procgplotdata=qba;plotprice*day;symbol1c=blackv=stari=spline;run;procarimadata=qba;identifyvar=pricenlag=22;run;時(shí)序圖：自相關(guān)圖：從時(shí)序圖看出此樣本可能是平穩(wěn)的。從自相關(guān)圖中看出顯示延遲4階之