“建模和预测”任务

关于“建模和预测”任务

“建模和预测”任务使用时间序列数据创建预测模型。该任务需要有效时间序列格式的数据。要创建该数据，在运行“建模和预测”任务之前，需要使用“时间序列数据准备”任务。

示例：创建 SASHELP.PRICEDATA 数据集的随机游动模型

要创建此示例，请执行以下操作：

在任务部分中，展开预测文件夹，并双击建模和预测。此时，系统会打开“建模和预测”任务的用户界面。
在数据选项卡中，选择 SASHELP.PRICEDATA 数据集。

向以下角色分配列并指定相应的选项：

角色	列
角色
因变量	sale
其他角色
时间 ID	date
属性
季节长度	12

点击模型选项卡，然后选择以下选项：
- 从预测模型类型下拉列表中，选择随机游动模型。
- 在模型设置标题下，选中漂移和季节复选框。
要运行任务，点击。

结果将显示 Sashelp.Pricedata 数据集的随机游动模型。

向角色分配数据

要运行建模和预测任务，您必须为因变量角色分配一列，并且在模型选项卡上指定预测模型类型。

角色和选项	说明
角色
因变量	指定因变量。
其他角色
时间 ID	指定包含时间 ID 值的列。
属性
间隔	显示时间 ID 变量的间隔。有关 SAS 时间间隔的详细信息，请参见了解 SAS 时间间隔。注: 此值由输入数据集确定。您无法在建模和预测任务中更改该值。
乘数	显示时间间隔的乘数。默认情况下，乘数为 1。注: 此值由输入数据集确定。您无法在建模和预测任务中更改该值。
偏移	显示时间间隔的偏移。默认情况下，偏移为 1。注: 此值由输入数据集确定。您无法在建模和预测任务中更改该值。
季节长度	指定时间间隔的季节性。默认值取决于时间间隔。
其他角色
季节长度	当您没有分配时间 ID 变量时，可以指定数据的季节性。
分析分组依据	列出您想用作分类 (BY) 变量的一个或多个变量。

设置模型选项

要使用“建模和预测”任务，必须选择一个预测模型类型。可以从以下六种模型类型中选择：随机游动、移动平均、指数平滑、ARIMA、ARIMAX 和不可观测成分。

随机游动

要创建随机游动模型，请执行以下操作：

从预测模型类型下拉列表中，选择随机游动模型。
从以下随机游动模型类型中选择一种：
- 漂移将创建漂移随机游动模型，或 ARIMA 表示法 ARIMA (0, 1, 0)。
- 趋势。
- 季节将创建季节随机游动模型，或无截距的 ARIMA(0, 1, 0)(0, 1, 0)。
在图标题下，选择结果中要包含的图。您可以从多种序列图、残差图和预测图中选择。

移动平均

宽度为 k 的移动平均模型的公式是 $y sub t , equals . fraction left bracket . y sub t minus 1 end sub . plus dot dot dot plus . y sub t minus k end sub . right bracket , over k end fraction . plus e r r o r. Click image for alternative formats.$ 。

在 ARIMA 表示法中，该模型是 ARIMA(k, 0, 0)，无截距且有固定的自回归参数 (AR)：

eh r equals , 1 over k , comma , 1 over k , comma dot dot dot comma , 1 over k. Click image for alternative formats.

。

要创建移动平均模型，请执行以下操作：

在预测模型类型下拉列表中，选择移动平均。
在窗口（期间）框中，指定移动平均的期间数。该值必须是大于 0 小于 14 的整数。
在图标题下，选择结果中要包含的图。您可以从多种序列图、残差图和预测图中选择。

指数平滑

指数平滑是一种预测方法，通过使用指数递减权重来生成时间序列值的加权移动平均。您可以从若干预测模型中选择。

要创建指数平滑模型，请执行以下操作：

从预测模型类型下拉列表中，选择指数平滑。
在预测模型下拉列表中，选择要使用的模型。您可以从以下模型中选择：
- 简单（一次）指数平滑（默认）
- 二次 (Brown) 指数平滑
- 线性 (Holt) 指数平滑
- 阻尼趋势指数平滑
- 加法季节指数平滑
- 乘法季节指数平滑
- Winters 乘法模型
- Winter 加法模型
在转换下拉列表中，选择要应用于时间序列的转换。默认情况下，不应用转换。如果选择 Box-Cox 转换，您必须在 Box-Cox 转换参数框中指定 -5 和 5 之间的参数值。
在预测类型下拉列表中，指定模型使用均值预测还是中位数预测。
在图标题下，选择结果中要包含的图。您可以从多种模型图、误差图和预测图中选择。

ARIMA

创建自回归求和移动平均 (ARIMA) 模型时，您可以指定 ARIMA 模型的自回归和移动平均多项式。

要创建 ARIMA 模型，请执行以下操作：

从预测模型类型下拉列表中，选择 ARIMA。
在 ARIMA 标题下，为 ARIMA 模型指定自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。
简单 ARIMA 的选项如下：
- 自回归阶数 (p) 指定简单自回归阶数。可以指定介于 0 和 13 之间的整数。默认值为 0。
- 差分阶数 (d) 指定简单差分阶数。可以指定介于 0 和 13 之间的整数。默认值为 0。
- 移动平均阶数 (q) 指定简单移动平均。可以指定介于 0 和 13 之间的整数。默认值为 0。
季节 ARIMA 的选项如下：
- 自回归阶数 (P) 指定季节自回归阶数。可以指定介于 0 和 5 之间的整数。默认值为 0。
- 差分阶数 (D) 指定简单差分阶数。可以指定介于 0 和 3 之间的整数。默认值为 0。
- 移动平均阶数 (Q) 指定简单移动平均。可以指定介于 0 和 5 之间的整数。默认值为 0。
指定是否在模型中包括截距。默认情况下包括截距。
在图标题下，选择结果中要包含的图。您可以从多种序列图、残差图和预测图中选择。

ARIMAX

创建自回归求和移动平均 (ARIMA) 模型时，您可以指定 ARIMA 模型的自回归和移动平均多项式。在 ARIMAX 模型中，也可以将自变量包含在模型中。

要创建 ARIMAX 模型，请执行以下操作：

从预测模型类型下拉列表中，选择 ARIMAX。
在 ARIMA 标题下，为 ARIMA 模型指定自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。
简单 ARIMA 的选项如下：
- 自回归阶数 (p) 指定简单自回归阶数。可以指定介于 0 和 13 之间的整数。默认值为 0。
- 差分阶数 (d) 指定简单差分阶数。可以指定介于 0 和 13 之间的整数。默认值为 0。
- 移动平均阶数 (q) 指定简单移动平均。可以指定介于 0 和 13 之间的整数。默认值为 0。
季节 ARIMA 的选项如下：
- 自回归阶数 (P) 指定季节自回归阶数。可以指定介于 0 和 5 之间的整数。默认值为 0。
- 差分阶数 (D) 指定简单差分阶数。可以指定介于 0 和 3 之间的整数。默认值为 0。
- 移动平均阶数 (Q) 指定简单移动平均。可以指定介于 0 和 5 之间的整数。默认值为 0。
在自变量角色中，分配要在该模型中包括的输入数据集的变量。
指定是否在模型中包括截距。默认情况下包括截距。
在图标题下，选择结果中要包含的图。您可以从多种序列图、残差图和预测图中选择。

不可观测成分

要创建不可观测成分模型，请执行以下操作：

从预测模型类型下拉列表中，选择不可观测成分。
（可选）要在该模型中包括自变量，展开回归效应标题，然后选择包括自变量复选框。将您想在该模型中包括的变量分配至自变量角色。
要包括不规则成分，展开不规则成分标题，然后选择包括不规则成分复选框。默认情况下包括不规则成分。

不规则成分对应于该模型中的总随机误差。初始方差是在参数估计过程中作为初始值使用的值。要更改该值，选择指定方差，然后输入其他值。要将该值保留为初始方差，选择修正方差值。
要包括趋势成分，展开趋势成分标题。水平成分和斜率成分组合起来以定义模型的趋势成分。如果您指定了水平和斜率成分，则将获得本地线性趋势。如果省略斜率成分，则系统将使用本地水平。
1. 要在模型中包括水平成分，选择包括水平成分复选框。（默认情况下，包括水平成分。）然后您可以指定是否更改初始方差（默认为 0）以及是否查看水平中断。
2. 要在模型中包括斜率成分，选择包括斜率成分复选框。然后您可以指定是否更改初始方差（默认为 0）。
（可选）要包括季节成分，季节长度必须大于 1。展开季节成分标题，然后选择包括季节成分复选框。指定季节成分类型。季节成分可以是“虚拟”或“三角”这两种类型中的一种。您也可以指定是否更改初始方差（默认为 0）。
（可选）要包括周期成分，展开周期成分标题，然后选择包括周期成分复选框。您可以指定以下选项：
- 要指定在参数估计过程中使用的初始周期期间，选择指定周期期间复选框。然后在框中指定初始值。该值必须是大于 2 的整数。默认情况下，初始值为 3。
- 要指定在参数估计过程中使用的初始阻尼因子，选择指定阻尼因子复选框，然后在框中指定初始值。您可以指定大于 0 小于等于 1 的任何值。默认情况下，初始值为 0.01。
- 要为任务在参数估计过程中所使用的扰动方差参数指定初始值，选择指定方差复选框。然后在框中指定初始值。该值必须大于等于 0。默认情况下，初始值为 0。
在图标题下，选择结果中要包含的图。您可以从多种残差图、平滑成分估计、过滤成分估计以及序列分解和预测图中选择。

设置预测选项

选项	说明
预测设置
要预测的期间数	指定未来要进行多步预测的期间数。范围值越大，范围末尾的预测误差方差就越大。默认情况下，范围为 12。有效值是大于等于 0 且小于 32,768 的整数。
预测置信水平	指定序列的置信水平。默认情况下，该置信水平为 95%。
要阻止的期间数	指定要阻止的实际时间序列值的子集，从上个非缺失观测结尾开始。有效值是大于等于 0 且小于 32,768 的整数。
离群值检测注: 如果您选择指数平滑作为预测模型类型，则该选项不可用。
执行离群值检测	指定在模型创建过程中自动检测出的任何离群值均为模型的输入。

设置输出选项

要创建输出数据集，点击输出选项卡。您可以创建的输出数据集类型取决于预测模型类型。