페르소나

INTRO forecast package : auto.arima, forecast R console> install.packages.("forecast") 시계열 자료 분석 및 모형 예측 [예제] 1871~1970년 아스완 댐에서 측정한 나일강의 연간 유입량 시계열 데이터 test_time_series_analysis.R rm(list=ls()) library(forecast) library(TTR) ## Nile time-series data Nile str(Nile) class(Nile) mode(Nile) summary(Nile) par(mfrow=c(1,1)) plot(Nile) 출력결과 > ## Nile time-series data > Nile Time Series: Start = 1871 E..

시계열 자료 분석 [예제] 1947~1979년 영국 월별 폐질환 사망자에 관한 시계열 자료 test_time_series_analysis.R rm(list=ls()) ## Seasonal Factor ldeaths plot(ldeaths) 출력결과 > ## Seasonal Factor > ldeaths Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1974 3035 2552 2704 2554 2014 1655 1721 1524 1596 2074 2199 2512 1975 2933 2889 2938 2497 1870 1726 1607 1545 1396 1787 2076 2837 1976 2787 3891 3179 2011 1636 1580 1489 1300 1356 ..

INTRO 1. 정상성(Stationary) 2. 시계열 모델(Time-Series Model) 2.1. 자기회귀 모델(AR Model, Auto-Regressive Model) 2.2. 이동평균 모델(MA Model, Moving Average Model) 2.3. 자기회귀누적이동평균 모델(ARIMA Model, Auto-Regressive Intergrated Moving Average Model) 2.4. 분해 시계열 - 추세요인(Trend Factor) - 계절요인(Seasonal Factor) - 순환요인(Cyclical Factor) - 불규칙요인(Irregular Factor) 1. 정상성 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터를 시계열 자료(Time-Series Data)라고 한다. 시계열 분석..