SPSS预测模型在商场中的应用

摘要

目的探讨SPSS12统计软件包中回归、指数平滑及ARIMA等时间序列分析模块的建模及预测方法。方法根据金星商场1998年-2003年1月-12月的销售历史资料,建立对数模型、指数平滑模型和ARIMA乘积模型,并对三者的预测结果进行比较分析。结果对数模型、指数平滑模型和ARIMA乘积模型的预测平均相对误差分别为14.54%,7.94%和4.77%。结论ARIMA乘积模型适于对有趋势性和周期性的参观量数据进行预测。SPSS12统计软件包时间序列分析模块操作方便,在商场统计预测中有广阔的应用前景。