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关键词：相关图 自相关

这怎么可能平稳，平稳要么是截尾要么是拖尾，你这个都对称了

intheangel 发表于 2014-3-29 15:43
这怎么可能平稳，平稳要么是截尾要么是拖尾，你这个都对称了

data sas1;
input x;
difx=dif(x);
time=intnx(1,1990,_n_-1);
cards;
114333
115823
117171
118517
119850
121121
122389
123626
124761
125786
126743
127627
128453
129227
129988
130756
131448
132129
132802
133450
134091
134735
135404
；
proc arima data=sas1;
identify var=x(1) nlag=20;
run;
我这个数据怎么做都做不到平稳，不知道是什么问题，我把X（1）试到了X（9），你能帮我分析下吗

这组数据变化不满一个周期，不能用自相关分析。
可以用时间序列分析或周期分析。

我不明白你为啥要用时间序列，直接拟合就可以出来很好的结果，这个曲线接近直线，应该是成对数增长，所以我觉得你做指数变换之后就应该更接近直线，我做了两次指数变换，基本上是一条直线，如果你非要平稳序列，我可以负责任的说现在的残差肯定是白噪声，100%平稳；

1. data sas1;
   
2. input x;
   
3. time=intnx(1,1990,_n_-1);
   
4. y=x/100000;
   
5. y=exp(exp(y));
   
6. z=dif(y);
   
7. cards;
   
8. 114333
   
9. 115823
   
10. 117171
    
11. 118517
    
12. 119850
    
13. 121121
    
14. 122389
    
15. 123626
    
16. 124761
    
17. 125786
    
18. 126743
    
19. 127627
    
20. 128453
    
21. 129227
    
22. 129988
    
23. 130756
    
24. 131448
    
25. 132129
    
26. 132802
    
27. 133450
    
28. 134091
    
29. 134735
    
30. 135404
    
31. ;
    
32. run;
    
33. 
    
34. proc gplot data=sas1;
    
35. plot z*time;
    
36. run;
    
37. 
    
38. 
    
39. proc arima;
    
40. identify var=z nlag=12;
    
41. run;

复制代码

intheangel 发表于 2014-3-29 16:35
我不明白你为啥要用时间序列，直接拟合就可以出来很好的结果，这个曲线接近直线，应该是成对数增长，所以我 ...

因为这些数据是1990年到2012年我国人口总数，我才用时间序列额，我初学，不是很懂

橋邊_紅藥° 发表于 2014-3-29 17:07
因为这些数据是1990年到2012年我国人口总数，我才用时间序列额，我初学，不是很懂

你是想求什么么？还是预测？做这个模型的目的和模型的选择是相关的

intheangel 发表于 2014-3-29 17:16
你是想求什么么？还是预测？做这个模型的目的和模型的选择是相关的

做人口数的预测··

橋邊_紅藥° 发表于 2014-3-29 17:52
做人口数的预测··

那你像我这样变成直线，然后在预测好了，我觉得效果应该还好，数据这么少，很难预测，我建议用灰色系统方法预测，效果应该比较好