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1、当前位置： 首页 工具方法 正文时间：2013-11-12 22:47:58SPSS 移动平均一点也不神秘发布:数据小兵 | 分类:工具方法 |才是数据分析的真谛，通过历史数据，未来的各种可能性，针对预测的结果防范。方法有很多种，包括定性以及定量方法。其中，时间序列，它不用过多考虑具体的、错综复杂的影响，是“历史重演”的惯性假设条件下，基于外部数据的对未来的估计。移动平均？最简单，也是最常用的时间序列分析是移动平均法，任何周期的值都是过去几个周期观测值的平均值。要执行移动平均法，首先需要选择一个跨度，即每次移动平均的周期。例如，假设数据是每月的数据，跨度选择 5 个月，因此下个月的值是前 5

2、个月值得平均值。注意，跨度越大序列就越平滑。SPSS 统计分析工具提供了便捷的移动平均模型，今天一起来揭开它的神秘。SPSS 移动平均分析实例数据“SPSS 移动平均分析实例”，其中变量 sales 为某个公司 1986-1997 年间各个季度某商品的销售量数据，用移动平均法来98 年 2 季度的销售额。1998 年 1 季度销售额及1菜单操作步骤“转换”“创建时间序列”将“销售量”移动至右侧框内，新的变量命名为：移动平均；函数选择：先前移动平均，跨度选择 5；单击“更改”备注：（此案例旨在说明SPSS 移动平均的过程，跨度的大小不再考虑。）此时，在数据集界面，可以看到，1998 年 1 季度

3、值为：4490.52，1998 年 2 季度，由于 1998 年 1 季度并没有真实如果继续这个步骤来的观测值，一般在这种情况下，多采用相应的值代替，按照同样的方法，我们可以得到，1998 年 2 季度的值为：4483.43。如何来衡量移动平均的误差最简单是采用平均绝对误差 MAE，为 n 个值与观测值误差的平均值。通过计算新的变量，可轻松得到。本例跨度为 5 的情况下，其MAE 为：569.5，可见该值较大，平均绝对误差比较大，移动平均的效果并不明显。2必须得强调的几点时间序列存在比较明显的季节性趋势时，不适于使用移动平均；时间序列存在比较明显的发展趋势时，不适于使用移动平均；上面这个案例，从时间序列图上，可以看出，存在明显的趋势及季节性，综合而言，并不适用于使

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