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文档简介

下表为下表是一家啤酒生产企业20002005年各季度的啤酒销售量数据。试对该数据进行分析。时序图如下：从时序图中可以看出其啤酒销售量数据是以年为周期的呈现出递增趋势，是非平稳时间序列，用X11过程对序列调整。消除季节趋势后得到的调整后序列图如下： 从调整后的时序图中看出序列呈现出一定的线性递增趋势，使用移动平均方法拟合序列的趋势。使用移动平均方法拟合序列的趋势，所得趋势拟合图入下：从季节调整后序列中消除趋势项，得到随机波动项如下： 看出得到的残差序列比简单的因素分解过程得到的残差序列更不规则，说明X11过程对季节效应和趋势信息提取的更加充分。最后得到的拟合图如下：概况性度量如下：SAS代码1：data d551;input x;time=intnx(quarter,01jan2000d, _n_-1);format time date9.;cards;25 32 37 2630 38 42 3029 39 50 3530 39 51 3729 42 55 3831 43 54 41;proc gplot data=d551;plot x*time=1;symbol1 c=red v=circle i=spline;run;SAS代码2：data example4_1;input x;t=intnx(quarter,01jan2000d, _n_-1);format t date9.;cards;25 32 37 2630 38 42 3029 39 50 3530 39 51 3729 42 55 3831 43 54 41;run;proc x11 data=example4_1;quarterly date =t;var x;output out=out b1=x d10=season d11=adjusted d12=trend d13=irr;data out;set out;estimate=trend*season/100;proc gplot data=out;plot x*t=1 estimate*t=2/overlay;plot adjusted *t=1trend*t=1irr*t=1;symbol1 c=black i=joi
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