SPSS时间序列：季节性分解

一、季节性分解（分析-预测-季节性分解）

“季节性分解”过程可将一个序列分解成一个季节性成分、一个组合趋势和循环的成分和一个“误差”成分。此过程是对统计方法I（也称为比率与移动平均数方法）的实现。

1、示例。科学家想要对特定气象站的臭氧层每月测量结果进行分析。目标是确定数据中是否存在任何趋势。为了揭示真实趋势，由于季节性影响，科学家首先需要考虑所读取资

料中的变异。可使用“季节性分解”过程来删除任何系统性的季节性变化。然后对季节性调整序列执行趋势分析。

2、统计量。一组季节性因子。

3、数据。变量应为数值型。

4、假设。变量不应包含任何内嵌的缺失数据。至少必须定义一个周期性日期成分。

二、模型（分析-预测-季节性分解）

1、模型类型。“季节性分解”过程提供了用于对季节性因子建模的两种不同方法：乘法或加法。

1.1、乘法.季节性成分是一个因子，用来与经过季节性调整的序列相乘以得到原始序列。实际上，“趋势”会评估与序列的总体水平成正比的季节性成分。无季节性变动的观察值的季节性成分为1。