基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
这一期,我们使用JMP进行SARIMA模型的构建。
同样,这里使用这个数据:
《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Jiangsu Province, China》文章的公开数据做演示。数据为江苏省2004年1月至2012年12月肾综合症出血热月发病率。运用2004年1月至2011年12月的数据预测2012年12个月的发病率数据。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/3b1800334c364d15a7ff62cf3825f19f.png)
JMP软件大家不熟悉,属于比较冷门的软件。它是基于SAS语言开发的GUI软件,所以就当做是SAS语言来看待吧。
二、JMP建立SARIMA实战
(1)导入数据
打开JMP,把“data.csv”直接拖到JMP的界面:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/ddf37688ddc846059c985ba8e2528c41.png)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/a194d5c35e714da7bfe7caeb7f302bd7.png)
(2)建模
JMP没有ADF检验,差分等,直接闪现到建模。
(2.1)按照按钮点击:“分析”—“专业建模”—“时间序列”,如图:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/34784769588b420e8f2f408c16ec8436.png)
点击确定,显示出“时间序列图”以及“ACF图”和“PACF图”:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/c326d1bfa51c4254b4f41f2119308d8c.png)
还是挺好看的哈。
(2.2)单一建模
在空白处点击右键,选择“ARIMA”,弹出对话框:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/f1e9844644f44d909b22257bf5323d3d.png)
例如ARIMA(1,1,1)(1,1,1)12,就直接在对话框填进去即可:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/aa5c8421a5214114a11d65f826f5511b.png)
然后结果全部出来了:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/878e6e5ed0654ed8bc2e971471242ce7.png)
(2.3)多模型组
在空白处点击右键,选择“ARIMA模型组”,弹出对话框:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/b2331802116b406c84d802d2e50fb3a7.png)
我们给各个参数设置取值范围,直接在对话框填进去即可:
根据之前说的:p为0-3,d为0-1,q为0-3;P为0-3,D为0-1,Q为0-3。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/ba33b83f971143a0a927bfa4b53f0797.png)
所以一共是1024个ARIMA模型的组合,过程就看电脑的算力了:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/b14b5975f7fe44adbbd27fbf1bd0ace7.png)
大家就慢慢看选咯。
(3)预测
(3.1)空白处右键,选择“预测周期数”,填入12:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/18abce0a1280466eb2cd6e26d03f24e5.png)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/0ef89f538c1b43c99190880955cc1a67.png)
(3.2)导出拟合和预测的具体数据:
按图操作即可:
![](https://img-blog.csdnimg.cn/75e49d5053d14e5f87ba518f6ce7480f.png)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/0bb7fe7b953146ca937603a729f625fb.png)
有了数据,可以复制出来作图了。
收工!!!
四、资料
链接:https://pan.baidu.com/s/1GomRCc_jA3xyUkkMjXqdQg?pwd=09nt
提取码:09nt