SPSS中异常值检验的几种方法介绍(1)_数据分析师

SPSS 中异常值检验的几种方法介绍

方法具体如下所示： 离群值 （箱图／探索） .值与框的上下边界的距离在 1.5 倍框的长度到 3 倍框的长度之间的个案。 框的长度是内距。 极端值（箱图）.值距离框的上下边界超过 3 倍框的长度的个案。框的长度是内距 在回归模型诊断里面， 一般称预测值与实际值的偏差为"残差"残差有几种表示方法:标准化残差, 学生化残差等等，按照需要取一种残差，再按照某种标准取一个阀值来限定异常点，只要那个点 的残差大于阀值，就可以认为它是异常点。

SPSS14 之后新功能

SPSS Data Validation 能帮助您轻松地探察多个异常值，以便您可以进一步检验并确定是否把 这些观测包括在您的分析中。SPSS Data Validation 异常探察程序能够基于与数据集中相似观 测的偏离探察异常值，并给出偏离的原因。它使您可以通过创建新变量来标识异常值。

标签： 市场研究 研究方法 经营分析 分类： 经营分析 2009-11-24 18:59

这段时间太忙了，一直没有静下心来。积攒了几个朋友的问题，现在来回答或介绍一些， 今天先谈谈时间序列(Time-Series Forecasting)的预测问题！ 预测： 是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测， 是在现时对事物将要发 生的结果进行探讨和研究，简单地说就是指从已知事件测定未知事件。 为什么要预测呢， 因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后， 人们可以在目前为它的到 来做好准备， 通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果， 并通过对后果的分析来确定 目前的决策，力争使目前的决策获得最佳的未来结果。 我们进行预测的总的原则是：认识事物的发展变化规律，利用规律的必然性，是进行科学预 测所应遵循的总的原则。 这个总原则实际上就是事物发展的 1-“惯性”原则——事物变化发展的延续性； 2-“类推”原则——事物发展的类似性； 3-“相关”原则——事物的变化发展是相互联系的；

4-“概率”原则——事物发展的推断预测结果能以较大概率出现，则结果成立、可用；

时间序列预测主要包括三种基本方法： 1-内生时间序列预测技术；2-外生时间序列预测技术；3-主观时间序列预测技术； 当然今天我们主要讨论内生时间序列预测技术——也就是只关注时间序列的下的预测问题！

从数据分析的角度来考虑，我们需要研究：

1. 序列是否在固定水平上下变动？ 2. 此水平是否也在变动？ 3. 是否有某种上升或下降的趋势呢？ 4. 是否存在有季节性的模式？ 5. 是否季节性的模式也在变更呢？

6. 是否存在周期性规律和模式？

时间序列有一明显的特性就是记忆性(memory)，记忆性

系指时间数列中的任一观测值的 表现皆受到过去观测值影响。

时间序列主要考虑的因素是：



长期趋势(Long-term trend)

1. 2.

时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。 时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数 (exponential function)。 季节性变动(Seasonal variation)



1. 2. 3.

按时间变动，呈现重复性行为的序列。 季节性变动通常和日期或气候有关。 季节性变动通常和年周期有关。



周期性变动(Cyclical variation) 1. 相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。 2. 周期性变动通常是因为经济变动。 随机影响(Random effects)



预测技术主要包括两大类：



指数平滑方法（Exponential smoothing models）：

描述时间序列数据的变化规律和行为，不去试图解释和理解这种变化的原因。例如：您 可能发现在过去的一年里，三月和九月都会出现销售的高峰，您可能希望继续保持这样，尽 管您不知道为什么。

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