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ARIMA预测spss应用.
自相关图 序列:电负荷量 滞后 自相关 标准 误差a Box-Ljung 统计量 值 df Sig.b 1 .234 .110 4.486 1 .034 2 .289 .110 11.432 2 .003 3 .191 .109 14.494 3 .002 4 .156 .108 16.566 4 .002 5 -.007 .108 16.571 5 .005 6 .041 .107 16.722 6 .010 7 -.133 .106 18.303 7 .011 8 -.286 .105 25.699 8 .001 9 -.226 .105 30.351 9 .000 10 -.179 .104 33.325 10 .000 11 -.196 .103 36.949 11 .000 12 -.120 .102 38.323 12 .000 a. 假定的基础过程是独立性（白噪音）。 b. 基于渐近卡方近似。
偏自相关 序列:电负荷量 滞后 偏自相关 标准 误差 1 .234 .113 2 .248 .113 3 .092 .113 4 .043 .113 5 -.123 .113 6 -.005 .113 7 -.152 .113 8 -.284 .113 9 -.100 .113 10 .018 .113 11 .006 .113 12 .044 .113
模型拟合 拟合统计量 均值 SE 最小值 最大值 百分位 5 10 25 50 75 90 95 平稳的 R 方 0.061 . 0.061 0.061 0.061 0.061 0.061 0.061 0.061 0.061 0.061 R 方 0.906 . 0.906 0.906 0.906 0.906 0.906 0.906 0.906 0.906 0.906 RMSE 64615.424 . 64615.424 64615.424 64615.424 64615.424 64615.424 64615.424 64615.424 64615.424 64615.424 MAPE 1.555 . 1.555 1.555 1.555 1.555 1.555 1.555 1.555 1.555 1.555 MaxAPE 10.802 . 10.802 10.802 10.802 10.802 10.802 10.802 10.802 10.802 10.802 MAE 38580.209 . 38580.209 38580.209 38580.209 38580.209 38580.209 38580.209 38580.209 38580.209 38580.209 MaxAE 283033.797 . 283033.797 283033.797 283033.797 283033.797 283033.797 283033.797 283033.797 283033.797 283033.797 正态化的 BIC 22.318 . 22.318 22.318 22.318 22.318 22.318 22.318 22.318 22.318 22.318
模型统计量 模型 预测变量数 模型拟合统计量 Ljung-Box Q(18) 离群值数 平稳的 R 方 R 方 统计量 DF Sig. 电负荷量-模型_1 0 .061 .906 17.686 16 .343 0
ARIMA 模型参数 估计 SE t Sig. 电负荷量-模型_1 电负荷量 无转换 常数 1554.841 9328.984 .167 .868 差分 1 MA 滞后 1 -.112 .113 -.990 .325 滞后 2 -.177 .113 -1.567 .121
预测
模型
13 周一
13 周二
13 周三
13 周四
13 周五
13 周六
14 周日
14 周一
14 周二
14 周三
电负荷量-模型_1
预测
2684165
2687613
2689168
2690723
2692278
2693833
2695387
2696942
2698497
2700052
UCL
2812853
2880051
2943244
2994165
3038109
3077397
3113292
3146572
3177756
3207212
LCL
2555476
2495175
2435092
2387281
2346446
2310268
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