SPSS时间序列分析主要包括以下内容：
时间序列分析的定义：
时间序列分析是研究社会经济现象指标随时间变化的统计规律性的重要统计方法。它旨在分析事物在不同时间的发展状况，并预测未来时间的数量变化。
时间序列分析的两种主要形式：
时间序列分解法：将时间序列中的各种变动成分分离出来，以便分析每种变动的影响。这种方法具有直观简洁和精确测定每种变动影响程度的优点。时间序列模型解析方法：利用自回归、滑动平均和自回归滑动平均模型解析时间序列。对于非平稳时间序列，还可以使用ARIMA模型，通过差分将其转换为平稳序列。
时间序列分析的步骤：
描述：首先分析时间序列，识别其中的变动成分。分解：通过时间序列分解法，消除长期趋势、季节变动和循环变动。建立模型：根据时间序列的特性，建立合适的模型，如AR、MA、ARMA或ARIMA模型。预测：利用建立的模型预测未来指标值。
时间序列分解法的季节性分解：
季节性分解法通过识别季节变动，将时间序列分解为长期趋势、季节变动和不规则变动。常用的方法包括同期平均法和长期趋势剔除法。
时间序列分析在SPSS中的应用：
在SPSS中，可以通过定义日期和时间，创建序列图，来直观地识别时间序列中的长期趋势和季节变动。使用SPSS的季节性分解功能，可以将时间序列分解为季节调整序列和原始序列，从而更清晰地展示季节变动的特征。利用分解后的数据，可以建立回归方程，计算季节指数，并预测不规则变动，最终实现对未来时间序列的预测。
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