在这里我们将向大家介绍如何用Minitab17做和看偏自相关分析；偏自相关计算并图示时间序列的偏自相关。偏自相关如同自相关一样，是时间序列中有序数据对的组之间的相关。如同回归情况下的偏相关一样，偏自相关测量与所说明的其他项之间的关系的强度。 在这里我们假设：您在获取滞后 12 的差分后，获取食品行业就业数据的偏自相关函数 (PACF) 以帮助确定适当的 ARIMA 模型。
工具/原料
1
Minitab17
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服务处所.MTW
方法/步骤
1
在电脑桌面上找到如下图所示红色框处的图标，用鼠标左键双击，打开它。
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打开软件之后，我们把鼠标移动到文件菜单上，左键单击文件件菜单，然后找到“打开工作表”菜单，左键单击打开它。
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在寻找范围栏上点击向下按扭，找到Minitab安装目录下的样本数据目录，然后在文件名称栏内输入'服务处所.MTW',左键单击打开按扭。
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在菜单栏用左键选择统计 ---> 时间序列 ---> 差分， 然后在序列项下输入食品， 接着在将差分存储在中输入食品2，最后在滞后中输入 12和单击确定按钮。
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在菜单栏用左键选择统计 ---> 时间序列 ---> 偏自相关, 在序列中输入食品2,然后左键单击确定按钮。
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我们得出以下结果：
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解释结果：Minitab 生成偏自相关函数，在大约 a = 0.05 处具有相关等于零这一假设的临界带。在数据窗口中，Minitab 存储偏自相关和关联的 t 统计量。 在食品数据示例中，滞后 1 处有一个大峰值 0.7，这是一阶自回归过程的典型情况。滞后 9 处也有一个显著的峰值，但没有证据说明那里发生非随机过程。
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