Excel在统计分析中的应用 教学课件 作者 陈斌第11章.pptx

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1、第十一章时间序列分析重点内容：时间序列简介时间序列的统计对比分析时间序列的移动平均分析时间序列的指数平滑分析时间序列的趋势外推分析时间序列的季节调整分析一、时间序列简介时间序列的基本概念和特点时间序列是指观察或记录下来的一组按时间先后次序排列起来的数据。时间序列有两个基本要素：时间要素和数据要素。时间序列分析就是根据分析对象过去的统计数据，找到其随时间变化的规律，建立时序模型，以推断未来数值的预测方法。时间序列具有以下特点：（1）时间序列按时间先后顺序排列；（2）时间序列是按一定方式搜集的一系列数据；（3）

2、时间序列中的观测值具有差异性；（4）时间序列中的数据不许遗漏。一、时间序列简介时间序列变动的影响因素（1）长期趋势（T）（2）季节变动（S）（3）循环变动（C）（4）随机变动（I）为了能对上述4种因素进行量化分析，需要使用数学模型对以上因素进行分解。时间序列的因素分解模型有加法模型和乘法模型。加法模型将序列分解为四种因素的和，其表达式为：Y=T+S+C+I。乘法模型将序列分解为四种因素的乘积，其表达式为：Y=TSCI。二、时间序列的统计对比分析1.时间序列的图形分析在对时间序列进行分析时，最好先利用Exce

3、l作图，然后通过图形观察数据随时间的变化模式及变化趋势进一步分析数据变量。作图是观察时间序列形态的一种有效方法，有助于进一步分析，并为预测提供基本依据。时间序列的水平分析时间序列的水平分析主要用来测定时间序列的发展水平与平均发展水平，以及增长量与平均增长量。时间序列的速度分析时间序列的速度指标包括发展速度、增长速度、平均发展速度和平均增长速度。二、时间序列的统计对比分析4.实例应用：1992—2009年我国第二产业产值的统计对比分析（1）实例的数据说明近二十年来，我国第二产业产值增长迅速。下表列出了1992

4、年至2009年我国第二产业产值数据（单位：亿元），试对所给数据进行统计对比分析，以观察我国第二产业具体的增长情况。年份199219931994199519961997产值11699.516454.422445.428679.533835.037543.0年份199819992000200120022003产值39004.241033.645555.949512.353896.862436.3年份200420052006200720082009产值73904.387598.1103719.5125831.41

5、49003.4157638.8二、时间序列的统计对比分析4.实例应用：1992—2009年我国第二产业产值的统计对比分析（2）实例的操作步骤新建“1992—2009年我国第二产业产值的统计对比分析”工作簿；图形分析；水平分析；速度分析。（3）实例的结果分析1992年到2009年我国第二产业产值一直呈现稳步增长的趋势，平均增长量达到8107.74亿元，而平均增长速度达到16%。三、时间序列的移动平均分析移动平均分析的基本原理在现实生活中，时间序列会受到各种各样的随机因素变动的影响，但如果其未来的发展趋势与过去

6、一段时期的平均状况大致相同，则可以用历史数据的平均值对未来进行预测。移动平均法按照一定的间隔长度逐期移动，即保持平均的期数不变，通过计算一系列的移动平均数来修匀原时间序列的波动，并利用过去的若干期实际值的均值来预测未来的趋势，相应的公式为：三、时间序列的移动平均分析添加趋势线“添加趋势线”是Excel进行数据拟合的一个有力工具，它使用方便，操作简单，过程生动直观，而且提供了“线性、对数、多项式、乘幂、指数、移动平均”六种拟合模型可供择优选用。使用移动平均分析工具移动平均分析工具是数据分析工具中的一种。选择“

7、数据”→“数据分析”命令，在弹出的“数据分析”对话框“分析工具”一栏中选择“移动平均”选项，单击确定按钮，就会弹出“移动平均”对话框，然后进行相应设置即可。三、时间序列的移动平均分析4.实例应用：某公司2007-2010年各月份销售额的移动平均分析（1）实例的数据说明下表列出了某公司2007年至2010年各月份的销售情况（单位：万元），试分别使用添加趋势线法和移动平均分析工具对该组数据进行移动平均分析。三、时间序列的移动平均分析4.实例应用：某公司2007-2010年各月份销售额的移动平均分析（2）实例的操

8、作步骤新建“某公司2007-2010年各月份销售额的移动平均分析”工作簿；添加趋势线；使用“移动平均”分析工具。（3）实例的结果分析该公司自2007至2010年的销售额的原始数据显示出其一定的波动趋势，通过添加趋势线，可以剔除这种波动性，从而使销售额表现出一种单纯直观的发展趋势；而使用移动平均分析工具则可以选出预测值与实际值达到最佳吻合度的步长，并可以根据该趋势线的最后一点来更加准确地预测下一个月份的销售额。四、