时间序列分析课程实验报告
分析：上图中，红色的代表原序列，黑色的代表拟合的序列，可以看出除了在66年1月份左右有一点区别外，其余的基本上都与原序列重合，故该拟合效果很好。
8.某城市1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪数量（单位：头）（数据详见书P123） 选择适当地模型拟合该序列的发展，并预测1995年9月至1997年9月该城市生猪屠宰数量。
data lianxi2; input x@@;
t=intnx('month','1jan1980'd,_n_-1); format t date.; cards;
76378 71947 33873 96428 105084 95741 110647 100331 94133 103055 90595 101457 76889 81291 91643 96228 102736 100264 103491 97027 95240 91680 101259 109564 76892 85773 95210 93771 98202 97922 100306 94089 102680 77919 93561 117032 81225 88357 106175 91922 104114 109959 97880 105386 96479 97580 109490 110191 90974 98981 107188 94177 115097 113696 114532 120110 93607 110925 103312 120184 103069 103351 111331 106161 111590 99447 101987 85333 86970 100561 89546 89265 82719 79498 74846 73819 77029 78446 86978 75878 69571 75722 64182 77357 63292 59380 78332 72381 55971 69750 85472 70133 79125 85805 81778 86852 69069 79556 88174 66698 72258 73445 76131 86082 75443 73969 78139 78646 66269 73776 80034 70694 81823 75640 75540 82229 75345 77034 78589 79769 75982 78074 77588 84100 97966 89051 93503 84747 74531 91900 81635 89797 81022 78265 77271 85043 95418 79568 103283 95770 91297 101244 114525 101139 93866 95171 100183 103926 102643 108387 97077 90901 90336 88732 83759 99267 73292 78943 94399 92937
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90130 91055 106062 103560 104075 101783 93791 102313 82413 83534 109011 96499 102430 103002 91815 99067 110067 101599 97646 104930 88905 89936 106723 84307 114896 106749 87892 100506 ;
proc gplot data=lianxi2; plot x*t;
symbol c=red v=star i=join; run;
proc forecast data=lianxi2 method=stepar trend=1 lead=24 out=out outfull outest=est; id t; var x; run; data out; set out;
t=intnx('month','1jan1980'd,_n_-1); proc gplot data=out; plot x*t=_type_;
symbol1 i=join v=star c=black; symbol2 i=join v=none c=green; symbol3 i=join v=none c=red; symbol4 i=join v=none c=red; run;
分析：上图为该时间序列的时序图，可以很明显的看出该序列无长期趋势，但在每一年当中
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时间序列分析课程实验报告
由季节性变化。
分析：上图为预测的2年趋势图，红色的为95%置信区间，其中由绿色线与黑色线的情况可知该拟合效果还是比较可信的，基本的趋势大致是一样。 三、实验体会
针对不同的问题，首先要根据原序列的时序图分析后得到大致的拟合方案，然后才进行拟合。只有自己动手做了之后，才会发现不同的方法拟合出来的效果是不一样的，有时也需要我们对不同的方法进行拟合，最后选择自己认为最好的方法。同时在做的过程中也会出现一些问题，这就需要我们找出问题在哪里，然后给与解决。总之，通过此次试验，我还是学到了很多。
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