前言：
本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0
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目录
1.谱分析
2.SPSS实现
3.结果分析
1.谱分析
时间序列谱分析（Time series spectral analysis）是一种用于分析时域数据的方法。它可以将时域信号转换为频域信号，以便更好地理解信号的频率成分。
时间序列谱分析的主要目标是确定信号中存在的周期性组成部分。它通过计算信号的功率谱或频谱密度来实现。功率谱是信号在不同频率上的能量分布情况，频谱密度是信号在单位频率范围内的能量密度。
在时间序列谱分析中，常用的方法包括傅里叶变换（Fourier Transform）和自相关函数（Autocorrelation Function）。傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，可以得到信号的频谱图。自相关函数衡量信号与其自身的相似性，可以用来分析信号的周期性特征。
时间序列谱分析方法的选择应根据数据特点和分析目的而定，不同的方法有不同的优缺点，需要在具体的应用中进行评估和比较。
2.SPSS实现
（1）打开“data16-02”数据文件，选择“分析”——“时间序列预测”——“谱分析”，弹出下图所示的对话框。
（2） 将左侧“男装销售变量”移到右侧，并勾选下方的谱密度图选项，其他选项采用默认，如下图所示：
（3） 完成所有设置后，单击确定按钮执行命令。
3.结果分析
