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实验四 非平稳序列的确定性分析一、实验目的：熟悉REG过程和AUTOREG过程，并进行时间序列线性趋势拟合。熟悉NLIN过程，并使用其进行时间序列非线性趋势拟合。二、实验内容习题4.6爱荷华州1984-1979年非农产品季度收入数据散点图（如下所示图1）图1由图分析确定拟合的非线性回归为，则，相关命令如下：proc nlin data= example4_6 METHOD=gauss; model x=a*t+b*t; parameters a=0.1 b=1.1; der.a=t; der.b=t*b*(t-1); output predicted=xhat out=result; run; （1） 迭代过程（如图所示图2）图2（2） 收敛状况（如图所示图3）图3（3） 估计信息摘要（如图所示图4）图4（4） 主要统计量（如图所示图5）图5（5） 参数信息摘要（如图所示图6）图6由此得到拟合模型为（6） 近似相关矩阵（如图所示图7）图7为了看出拟合效果，将原序列值和拟合效果联合作图。命令如下proc gplot data=result; plot x*t=1 xhat*t=2/overlay; symbol1 c=black i=none v=star; symbol2 c=red i=join v=none; run; quit;（如图8所示）图8我们可以看出拟合效果不错习题4.7习题4.7某地区1962-1970年平均每头奶牛的月度产奶量数据散点图（如下所示图9） 图9由图分析确定拟合的非线性回归为，则，相关命令如下：data example4_1;input x;t=_n_;cards;589561640656727697640599568577553582600566653673742716660617583587565598628618688705770736678639604611594634658622709722782756702653615621602635677635736755811798735697661667645688713667762784837817767722681687660698717696775796858826783740701706677711734690785805871845801764725723690734750707807824886859819783740747711751;proc autoreg data=example4_1;model x=t;output out=result p=xcap;结果如下（图10）图10拟合图如下（图11）图11习题4.8某城市1980年1月至1995年8月每月屠宰生猪数量散点图如下（图12）图12实验小结：这次实验我学会了SAS系统中REG（回归）过程与
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