我使用数据记录器收集了英国康沃尔海滩上 4 个位置的温度读数。记录仪每 15 分钟记录一次温度，精确到 0.1 度（摄氏度）。记录器收集了 10 天的数据，其中有一天的休息时间来校准传感器。我总共使用了 30 个传感器，每个位置有 6-7 个传感器。
我现在已经下载了数据并生成了 10 天期间的温度时间序列。时间序列的目视检查显示温度如何随潮汐和昼夜变化。我想调查时间序列是否彼此显着不同。请有人指出我在 SPSS 中执行此操作的技术方向吗？
如何比较两个时间序列？
机器算法验证
时间序列
统计学意义
spss
2022-04-02 02:26:19
2个回答
要比较两个时间序列，只需分别估计每个时间序列的常见适当 arima 模型，然后全局估计它（将第二个序列放在第一个序列之后）。确保您的软件识别出第二个系列的开始，而不是根据第一个系列的后面的值来预测它。执行 F 检验 ala G. Chow 以检验一组常用参数的假设。AUTOBOX，我参与的一个程序允许执行这个测试。SPSS可能不会。
不知道大家有没有在“SPSS Forecasting”中使用过“Time Series Modeler”。但如果你这样做了，那么你可以获得不同的统计数据，包括拟合优度测量：平稳 R 平方、R 平方 (R2)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、最大绝对误差 (MaxAE)、最大绝对百分比误差 (MaxAPE)、归一化贝叶斯信息准则 (BIC)，此处引用，第 4 页。
您可以使用这些统计数据来比较您的模型。为此，请从菜单中选择 -> 分析 -> 预测 -> 创建模型...（在选择变量和方法后）-> “统计”选项卡。
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