图24
注意，在Independent选择Time和把ID选入结果一样，则因为ID是以时间为序来排，所以结果一样。
3．时间序列
因为R的似合度分别为0.05，0.064，0.199和0.039，都比较低，方程的效果不太好，如果要预测数值还是选择时间序列比较合适，因为从刚才Sequence的图也可以观察到，数据是以后的时间来波动的变化关系。
选择Analyze->Time Series->Exponential Smoothing，出现图25
图25
把hstarts选入Variables选项，并在Model选择Winters（注意，三种不同的模型的选择：简单指数平滑适用于不包含长期趋势和季节成分的数据；Holt方法适合于包含长期趋势但不包含季节成分的数据；Winters方法适合于包含季节成分（以及长期趋势）的数据。EXCEL中只有简单的指数回归，与这里的绝不相同，从这里也可以看到专业分析软件的优势更具体更仔细），又按Save键，如图26
图26
Predict Case选项中选择Predict through，并在Year栏填入1976，month填入6，这样就可以得到1976年1-6月份的预测值（注意，此处与上面的回归不同，不需要增加6个ID，不然结果会显示有缺失值）。返回，按Parameters键，如图27
图27
分别把Alpha（截距项的平滑系数），Gamma（趋势项的平滑系数）和Delta（季节指数的平滑系数），设为从0到1之间以步长0.05搜索最优的参数值，其它选项采用默认值。返回按OK，出现结果如图28：
图28
从图可看到平滑指数分别是Alpha＝0.75，Gamma=0，Delta=0，而更重要的是，可以直接得到预测值，如图29：
图29
除了Fit一项的预测外，可以得到1976年1-6月的预测结果。同时，可以通过FIT 1的预测情况与上面三次曲线回归方程比较，采用平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差的结果选择更佳的答案。
与EXCEL表现的比较和补充
这一点是针对像我这样开始只懂得用EXCEL的人来说。从个人的体会来说，二种软件有一定相似，操作都简便，同时又有一些可以互补的地方。
一、图型的表现力是SPSS的主要优点之一
应该说，EXCEL的图型表现主要是简便，对许多的人来说基本够用，但对于科学的表现，SPSS就更为详细和准确，这一点据说在所有统计软件中都突出。因为大多的书里面都谈到，这里从略。
二、通过SPSS检验方差齐性和数据分布
假设检验中，采用的t检验和方差检验都需要满足二个要求，即
SPSS学习笔记
