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数据
第一步：定义时间
第二步：创建传统模型
结果
论文下笔
GG
数据
第一步：定义时间
第二步：创建传统模型
点击条件，点击 离群值全部勾选
点击统计
点击图
保存
选项
结果
论文下笔
由于我们的数据中不存在缺失值，且为季度数据，则可以作出时间序列图
从图中可以看出，销量数据存在递增趋势并且有很明显的季节性波动，则可以考虑使用时间序列分解，由于波动平稳，则使用加法时间序列分解
利用spss软件的专家建模器
这段工作原理写上去
利用软件得出我们的数据最适合的模型为温特加法模型
再解释一下温特加法模型，
这些写上去，吧那些值给上去
然后对白噪声残差检验，判断模型的适合程度（模型估计的效果）
然后是预测：
说我们考虑了置信水平为95%，在95%置信水平下我们可以得到预测值
有95%的概率会落在119~126之间
为了把预测和之前的以前体现，可以从新画图
先把上面的删除掉
改改颜色啥的就好了
这样就能反映真实值，拟合值，预测值以及对应的置信水平
然后可以说说预测的好坏
比如R方，BIC
GG
大概就是这样完事
