《表2 高等教育专任教师数量变化表》

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《基于时间序列ARIMA模型的高职高专院校生师比预测》

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表5为高职高专院校在校生数量数据的相关系数分布表．初始分布、一阶差分和二阶差分的标准差宽度分别为0.36、0.45和0.56．由表5可知：第1阶、第5阶和第6阶自相关系数值在随机区间外部，数据为不平稳的时间序列；第1阶偏自相关系数在随机区间的外部，从第2阶起全部落入随机区间内部，表现出截尾性，自回归分量阶数p为1．但是，已由自相关图判断出该数据为非平稳时间序列，需要进行平稳化处理．经一阶差分后，滞后第1阶和第4阶的自相关系数在随机区间外部，则移动平均分量阶数q为4，滞后第2阶及以后的偏自相关系数均落入随机区间内部，则差分次数d为1，自回归分量阶数p为1，那么选用的时间序列模型为ARIMA（1，1，4）．考虑到收集样本数量较少，滞后阶数过多可能影响预测结果的准确度，本文将对一阶差分后的数据再次进行差分处理．二阶差分后，所有阶数的自相关系数和偏相关系数均落入随机区间内，呈拖尾性，经二阶差分后的数据为平稳时间序列，自回归分量阶数p为0，差分次数d为2，移动平均分量阶数q为0，则选用的时间序列模型为ARIMA(0，2，0）.