概述
1.
data example3;
input freq@@;
cards;
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
;
proc arima data=example3;
identify var=freq Nlag=6;
run;
2.
data example4;
input ppm@@;
time=intnx('month','01jan1975'd,_n_-1);
format time date.;
cards;
330.45 330.97 331.64 332.87 333.61 333.55
331.90 330.05 328.58 328.31 329.41 330.63
331.63 332.46 333.36 334.45 334.82 334.32
333.05 330.87 329.24 328.87 330.18 331.50
332.81 333.23 334.55 335.82 336.44 335.99
334.65 332.41 331.32 330.73 332.05 333.53
334.66 335.07 336.33 337.39 337.65 337.57
336.25 334.39 332.44 332.25 333.59 334.76
335.89 336.44 337.63 338.54 339.06 338.95
337.41 335.71 333.68 333.69 335.05 336.53
337.81 338.16 339.88 340.57 341.19 340.87
339.25 337.19 335.49 336.63 337.74 338.36
;
proc arima data=example4 ;
identify var=ppm nlag=24;
run;
3.
data example4;
input sales@@;
time=intnx('month','01jun2000'd,_n_-1);
format time monyy.;
cards;
153 187 234 212 300 221 201 175 123 104 85 78
134 175 243 227 298 256 237 165 124 106 87 74
145 203 189 214 295 220 231 174 119 85 67 75
117 178 149 178 248 202 162 135 120 96 90 63
;
proc arima data=example4;
identify var=sales;
symbol c=red v=star i=spline;
run;
最后
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