SPSS中异常值检验的几种方法介绍
方法具体如下所示：
离值（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
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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
师生畸恋下载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：
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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.词牌名春时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。
2.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)。tcl电话机维修
∙季节性变动(Seasonal variation)
1.按时间变动，呈现重复性行为的序列。
2.季节性变动通常和日期或气候有关。
3.季节性变动通常和年周期有关。
苄丝肼∙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)
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