运用SAS对谷物产量进行分析一、摘要利用SAS软件（程序见附录）判断谷物产量数据为平稳序列且为非白噪声序列，然后先后通过模型的识别、参数的估计、模型的优化、残差白噪声检验，确定AR（1）模型拟合时间序列显著有效。由于时间序列之间的相关关系，且历史数据对未来数据有一定的影响，对未来5期的谷物生产量进行预测。二、理论准备首先判断序列的随机性和平稳性。通过随机性检验，判断该序列是否为白噪声序列，如果是白噪声序列，就认为该随机事件没有包含任何值得提取的有用信息，我们就应该终止分析。通过平稳性检验，序列可以分为平稳序列和非平稳序列。如果序列平稳，通过相关计算进行模型拟合，并利用过去行为对将来行为进行预测，达到预测效果。如果序列为非平稳，再确定模型为非平稳序列中四大类模型中的哪种种模型或者几种模型对序列的综合影响，通过把序列转化为平稳序列，再进一步分析。三、数据选取本实验采用某地区连续74年的谷物产量（单位：千吨），如下所示：0.970.451.611.261.371.431.321.230.840.891.181.331.210.980.910.611.230.9
