SAS时间序列干预分析模型程序

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data cdira (label= 'Cincinnati Directory Assistance');
input y @@;
format date monyy.;
y=100*y;
date=INTNX('month', '01DEC61'd, _N_-1);
x=(date>='01MAR74'd);
label y='Average Daily Calls';
cards;
350 339 351 364 369 331 331 340 346 341 357 398
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;
proc arima data=cdira(obs=135);
identify var=y;
run;
proc arima data=cdira(obs=135);
identify var=y(1,12);
estimate q=(12) method=cls;
forecast lead=0 out=a id=date interval=month;
run;
proc gplot data=a;
plot residual*date;
run;
proc arima data=cdira;
identify var=y(1,12) cross=(x(1,12));
estimate q=(12) input=(x) method=uls;
forecast lead=0 out=a id=date interval=month;
run;
proc gplot data=a;
plot residual*date;
run;
这样的程序对吗？如果对，为什么得不到结果(1-B)(1-B12)(Yt-39773.1Xt) = 28.8124 + £t-0.804547£t-12

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关键词：分析模型 时间序列 干预分析 Assistance directory 程序 模型

楼主你好 你最后会了吗？我现在也不知道怎么操作 求指导 非常感谢！我qq 564980966