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时间序列建模的基本步骤如下：
①通过观测、调查、统计、抽样等方法获取被观测系统的时间序列动态数据。
②根据动态数据，绘制相关图，进行相关分析，得到自相关函数。相关图可以显示出变化的趋势和周期，找到跳跃点和拐点。跳变点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳变点是正确的观测值，则应在建模时加以考虑。如有异常，应调整至预期值。拐点是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则必须采用不同的模型来拟合时间序列，如阈值回归模型。
③确定合适的随机模型并拟合曲线，即用一般随机模型拟合时间序列的观测数据。对于短时间或简单的时间序列，可以采用趋势模型和带误差的季节模型进行拟合。对于平稳时间序列，可采用一般ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊的自回归模型、滑动平均模型或组合ARMA模型进行拟合。当观测值超过50个时，一般采用ARMA模型。对于非平稳时间序列，通过差分运算将观测到的时间序列转换为平稳时间序列，然后用适当的模型对差分序列进行拟合。
1. 确定变量
2、建立预测模型
3、进行相关分析
4、计算预测误差
5、确定预测值
回归分析的内容和步骤：
回归分析是对因果因素（自变量）和预测因子的数理统计分析（因变量）。只有当自变量和因变量之间存在一定的关系时，回归方程才有意义。
最后通过综合回归分析确定模型的预测值。
正确应用回归分析和预测时，应注意以下几点：①用定性分析来判断现象之间的依赖关系；②避免回归预测的任意外推；③应用适当的数据；以及。选择菜单分析>回归>离线，弹出线性回归参数设置窗口。
3. 以广告为自变量，销售为因变量。
4. 在这个经验中，我们使用Durbin-Watson检验来判断模型残差是否独立，作为判断数据是否适合线性回归的基本条件。
5. 单击“绘制”以设置参数。在这种经验中，选择直方图和正态概率图来判断数据是否适合线性回归。
6. 单击保存按钮。在这种情况下，为了利用广告费用来预测销售量，保存按钮的参数与预测和残差有关。您可以检查[非标准化]预测值。
7. 可以直接在“选项”按钮中使用默认参数。
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