化工生產量資料分析實驗報告
實驗時間：2023年3月24日8點至10點，實驗報告人：**才
一、實驗目的
熟悉ma、ar、arma模型的樣本自相關係數和偏相關係數的特點，利用它們識別和建立arma模型
二、實驗內容
分析化工生產量資料
三、實驗儀器與材料(或軟硬體環境)
sas/ets模組
四、實驗過程和步驟
1、 建立名為exp2的sas資料集，即在窗中輸入下列語句：
data exp2;
input x @@;
n=_n_;
cards;
輸入化工生產產量資料序列（略)
；run;
2、 儲存此步驟中的程式，供以後分析使用。
3、 繪時間序列圖，觀察序列特徵，輸入下列程式：
proc gplot data=exp2;
symbol i=spline v=star h=2 c=green;
plot x*n;
run;
4、 提交程式，在graph視窗中觀察序列（圖1），可以看出此序列是均值平穩序列。
5、 識別模型，輸入如下程式。
proc arima data=exp2;
identity var=x nlag=12;
run;
6、 提交程式，觀察輸出結果，見下圖
發現樣本自相關係數是二階截尾的，一階樣本偏相關係數在2倍的標準差之外，二階樣本偏相關係數在2倍的標準差附近，因此我們可初步識別為ma（2）或ar（1）或ar（2），我們分別估計這三個模型，輸入如下程式：
estimate plot q=2;
run;
estimate plot p=1;
run;
estimate plot p=2;
run;
7、 提交程式，觀察輸出結果。引數估計結果見表1，白雜訊檢驗結果見表2。
表1 引數估計結果
注：表中報告的是引數估計值，括號內是其標準差；*表示在10%的顯著性水平下是顯著的。
表2 模型的白雜訊檢驗
注：表中報告的是ljung-box的卡方統計量，括號內是其概率值。
由表1和表2可知，除ar（2）模型的ar（2）引數不顯著外，其他引數都顯著，且殘差都能通過ljung-box的卡方白雜訊檢驗。
8、確定模型階數。利用aic和sbc資訊準則來確定模型階數, aic和sbc值見表3。
表3 模型的資訊準則值
結果發現ar(1)模型的aic和其它模型相差很小，而ar（1）的sbc是最小的，因此我們選擇ar(1)模型作為我們的結果。
9、 根據引數估計結果（見表1），可以寫出模型為：
其中，表示t時刻化工生產產量，表示它的偏差序列，是白雜訊序列。
10、 進行**，輸入如下程式：
forecast lead=5 out=out;
run;
提交程式，得到**結果見表4。
表4 **結果
11、 退出sas系統，關閉計算機。
五、實驗心得與體會
通過本次實驗，我學會了平穩模型通過sas的實現方法，學會了如何利用樣本自相關函式和偏自相關函式等統計工具識別模型，學會了模型的診斷檢驗方法和如何進行模型的優選。
實驗報告範例
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實驗報告範例
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實驗報告範例
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