시계열 자료의 분석 기법 평활법, 시계열 요소 분해법, 회귀 분석법, ARIMA모형법 시계열요소 분해법, 평활법, ARIMA모형, 회귀모형(계량경제) 시계열요소 분해법, 평활법 시각적으로 직관성 제공 ARIMA모형, 회귀모형은 수학적 이론 배경으로 1개 이상의 다변량 시계열 데이터를 대상으로 분석 일반 회귀모형은 시계열 자료에서 시간 t를 설명변수로 한다. 계량경제 모형은 Yt와 Yt-1 사이의 시계열 자료를 대상으로 회귀분석을 수행하는 모형 시계열 요소 분해법: 시계열 자료의 4가지 변동요인을 찾아서 시각적으로 분석하는 기법 추세 변동에 대한 분석 시계열 자료가 증가하거나 감소하는 경향이 있는지 파악 증가나 감소의 경향이 선형(linear)인지, 비선형(nonlinear)인지, S 곡선과 같은 성장곡선 인지 찾는 과정이 필요 추세의 패턴을 찾는 방법 1) 차분 후 일정한 값을 나타내면 선형의 패턴(대각선) 2) 로그변환 후 일정한 값을 나타내면 비선형의 패턴(U자, 역U자) 3...
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원문 링크 : R : 시계열분석 기법
