1. 第 0 章 時間數列分析的基本步驟 3
0.1 前言
對時間數列分析來說，像
季節性的分解
指數平滑法
ARIMA 模式
有許多手法為人所知。
可是，不管使用哪一手法，仍有必須要進行的步驟。那就是……
基本步驟 1 描畫時間數列圖形
基本步驟 2 試變換時間數列數據
基本步驟 3 觀察自我相關圖，偏自我相關圖
具體來說即為如下。

2. 時間數列分析的 SPSS 使用手冊4
基本步驟 1 畫時間數列圖形
圖形(G) 時間數列(U)
一面觀察所輸出的圖形，一面判斷
1.1 定常時間數列嗎？
時間t
1.2 非定常時間數列嗎？
時間t
取差分
1.3 沒有季節性的時間數列嗎？
時間t
1.4 有季節性的時間數列嗎？
取季節調整．季節差分
時間t

3. 第 0 章 時間數列分析的基本步驟 5
基本步驟 2 試變換時間數列數據看看
2.1 非定常時間數列時 →ARIMA(p,d,q)
取差分 d，變成定常時間數列
2.2 有季節性的時間數列時 → SARIMA(p,d,q)，(P,D,Q)
進行季節調整
取季節差分 sd
2.3 變動大的時間數列時
進行對數變換 log，使變異安定。

4. 時間數列分析的 SPSS 使用手冊6
基本步驟 3 觀察自我相關圖，偏自我相
關圖
圖形(G) ⇒ 其他的時間數列(T) ⇒ 自身相關(A)
觀察所輸出的
自身相關圖，偏自身相關圖
決定 ARIMA(p,d,q)模式的 p,q 值。 →ARMA(p,q)
譬如，像以下…
例 1
0,1 == qp 模式)1(AR
1+
1−
0
偏自身相關圖
落後
1+
1−
0
自身相關圖
落後
例 2
1+
1−
0
偏自身相關圖
落後
1+
1−
0
自身相關圖
落後
1,0 == qp 模式)1(MA