如何提取特征值，建立什么模型？

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如题。我对一组样本（100个）做了为期三十天的监测（每天测一次，样本的颜色随着时间在发生变化，读到的颜色数据有L、a、b三种），现在想借助这个三个数据与时间t建立一个预测模型。-------------------------------------------------------------------------------------------------
1、这三个数据并非都随着时间的增加与样本呈现出明显的相关，其中a值得相关性较好，L的就很乱，但整体趋势上都有联系。所以我想知道应该用什么方法去筛选出特征值。（逐步回归？主成分分析？）
2、为什么对a值取自然对数后，lna与时间t的关系就变成了近似线性的？
3、我应该建立线性的模型还是用决策树或者神经网络？
L、a、b三个值随时间的变化如下图。因为之前从未学过统计学，自学了SPSS个把月但仍然没有头绪，谢谢各位大神帮忙解答一下。

图1 L与t

图2 a与t

图3 b与t

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关键词：如何提取 特征值 主成分分析 逐步回归 SPSS 模型 如何

楼主这套数据是时间序列数据，需要对数据的不同期（即不同天）间是否相关做相应的检验，然后做了相应的处理后才做下一步分析。建议楼主找时间序列相关的资料看看，然后再进一步做分析。祝好运。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-7 11:53
楼主这套数据是时间序列数据，需要对数据的不同期（即不同天）间是否相关做相应的检验，然后做了相应的处理 ...

嗯，我已经找书在看了。不同天间的是否相关指的是什么意思，能举个例子么？

cl37211314 发表于 2015-7-7 14:12
嗯，我已经找书在看了。不同天间的是否相关指的是什么意思，能举个例子么？

举个例子，国家今年颁布了一项政策，除了对今年影响外，明年后年甚至以后很多年可能都有影响。这就是政策效应在不同年间的相关。同理，用到你这里这个时间序列样本，不知道会不会有存在这种影响（因为我不懂你这个专业方面的东西，所以我只能先猜测有关）。序列相关是时间序列数据的特点之一，一般会先对其进行检验处理，再做进一步分析。祝好运。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-7 14:49
举个例子，国家今年颁布了一项政策，除了对今年影响外，明年后年甚至以后很多年可能都有影响。这就是政策 ...

非常感谢您耐心的回复。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-7 14:49
举个例子，国家今年颁布了一项政策，除了对今年影响外，明年后年甚至以后很多年可能都有影响。这就是政策 ...

你指的是模型能否通过DW检验是么？

cl37211314 发表于 2015-7-8 09:09
你指的是模型能否通过DW检验是么？

嗯，就这个，独立性检验。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-8 09:23
嗯，就这个，独立性检验。

PP图（1/tan(b/a)）

L、a、b以及衍生的几个特征量【b/a，根号下a方减b方，1/tan(b/a)】与lnt（时间的对数）进行线性的拟合，只有1/tan（b/a）能够满足DW检验。
1、其实a值与时间的关系在散点图上看起来是最好的，但是DW的值只有1多一些，但是我并不知道怎么用SPSS进行广义差分，消除自相关，您知道怎么做么？
2、是否可以使用非线性方法（决策树？神经网络？）因为以上六个特征量与时间究竟呈那种关系的过程并不重要，我想要用建好的模型来预测而已；特别的，在SPSS中现有的几种非线性模型中（二次项、三次项、指数、对数等等）拟合的结果都不尽如人意，只有时间与a呈现出指数关系，因此两边取对数，也就是对时间取对数，呈现出了如图2的线性关系，但是模型使用的时候没有消除自相关（用模型预测的时候结果前半部分普遍误差为正，后半部分结果误差普遍为负，这是否就是我没有消除自相关的原因？）
3、我在写论文，需要体现出筛选特征值的步骤，使用逐步回归还是主成分分析或者其他的方法更好呢？
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我没有修过相关的课程，完全是临时充电，然闭门造车总感觉不可靠，进度也慢，故请求论坛大神指点一二。