怎么用spss预测数据

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下怎么用spss预测数据的问题，以及和spss怎样预测数据的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

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打开电脑IBM SPSS 24数据分析，点击【文件】——【导入数据】，选择数据库中需要导入的数据库类型（这里选择的是EXCEL）。然后找到需要分析的文件，点击【打开】。

首先搜集好需要建立ARIMA模型的数据，进行ARIMA模型之前，要先观察数据是否有季节，所以先做序列图进行观察。绘制序列图方法如下，依次点击“分析”，“预测”，就可以预测了。

建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。在命令行输入lsycx，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。

首先，打开SPSS，将例数据导入进去。其次，点击菜单栏中的“分析”-“时间序列预测”-“创建传统模型”，进行时间序列建模。

在SPSS主窗口，依次点击“分析”，“预测”，“自相关”，弹出自相关设置窗口。在自相关设置窗口中，将“收盘”序列选入“变量”框，然后“输出”项勾选“自相关”和“偏自相关”，然后确定，就得到自相关图和偏自相关图。

spss得到值和预测值的方法：打开spss后点击右上角的打开文件按钮，打开需要分析的数据文件。点击图形，再点击旧对话框，点击散点/点状。选择简单分布，并点击定义。

spss时间序列预测模型建立方法：导入数据：将收集到的原始数据导入SPSS中。定义时间日期：在SPSS中定义日期和时间参考序列图。

首先，打开SPSS，将例数据导入进去。其次，点击菜单栏中的“分析”-“时间序列预测”-“创建传统模型”，进行时间序列建模。

ARIMA的思路很简单，首先用差分去掉季节性波动，然后去掉长期趋势，然后平滑序列，然后用一个线性函数+白噪声的形式来拟合序列，就是不断的用前p个值来计算下一个值。

spss时间序列预测模型建立方法：导入数据：将收集到的原始数据导入SPSS中。定义时间日期：在SPSS中定义日期和时间参考序列图。

1、首先，打开SPSS，将例数据导入进去。其次，点击菜单栏中的“分析”-“时间序列预测”-“创建传统模型”，进行时间序列建模。

2、在SPSS主窗口，依次点击“分析”，“预测”，“自相关”，弹出自相关设置窗口。在自相关设置窗口中，将“收盘”序列选入“变量”框，然后“输出”项勾选“自相关”和“偏自相关”，然后确定，就得到自相关图和偏自相关图。

3、先用kaplan-meier分析这个因素不同水平生存率是否有差异，如果结果有差异，再用coxregression分析所有因素，并验证所研究的因素是否为独立危险因素。不过要注意在spss中需要指定1还是2表示出现截尾。

4、spss得到值和预测值的方法：打开spss后点击右上角的打开文件按钮，打开需要分析的数据文件。点击图形，再点击旧对话框，点击散点/点状。选择简单分布，并点击定义。

5、首先搜集好需要建立ARIMA模型的数据，进行ARIMA模型之前，要先观察数据是否有季节，所以先做序列图进行观察。绘制序列图方法如下，依次点击“分析”，“预测”，就可以预测了。

1、在SPSS主窗口，依次点击“分析”，“预测”，“自相关”，弹出自相关设置窗口。在自相关设置窗口中，将“收盘”序列选入“变量”框，然后“输出”项勾选“自相关”和“偏自相关”，然后确定，就得到自相关图和偏自相关图。

2、spss得到值和预测值的方法：打开spss后点击右上角的打开文件按钮，打开需要分析的数据文件。点击图形，再点击旧对话框，点击散点/点状。选择简单分布，并点击定义。

3、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。在命令行输入lsycx，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。

4、SPSS ；用 SPSS 实现 Gompertz（龚伯兹）曲线预测。

5、在Linear Regression对话框，点Save按钮，会出现Linear Regression： Save对话框，在Predicted Values（预测值）和Residuals（残差）栏都选Unstandardized，会在数据表中输出预测值和残差，然后你想怎么比较都行。

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