시계열분석의 목차입니다..
SAS에서는 SAS/ETS 라는 시계열분석을 위한 제품이 있습니다.
시계열분석에 많이 사용되는 ARIMA 분석을 위해 프로시져 ARIAMA 를 사용하면 됩니다.
R에서는 ts패키지를 사용하시면 됩니다.
29.1 시계열분석(Time Series Analysis) 이란?
29.1.1 예측평가 지표
29.1.2 이동평균법(Moving Avearage)
29.1.3 지수평활법(Exponential Smoothing)
29.2 자동상관계수와 편자동상관계수
29.2.1 자동상관계수
29.2.2 편자동상관계수
29.3 ARIMA 모형
29.3.1 자동회귀모형(Auto-Regression)
29.3.2 이동평균모형(Moving-Average)
29.3.3 자동회귀이동평균모형(ARMA)
29.4 모형 식별(Model Identification)
29.4.1 모형식별 과정
29.4.1.1 시계열 데이터 그림 그리기
29.4.1.2 자기상관계수 구하기
29.4.1.3 편자동상관계수 구하기
29.4.2 AR(1) 모형
29.4.2.1 AR(1) 데이터 만들기
29.4.2.2 시계열 그림 그리기
29.4.2.3 자기상관계수 구하기
29.4.2.4 편자동상관계수 구하기
29.4.3 AR(2) 모형
29.4.4 MA(1) 모형
29.5 모수추정(Parameter Estimation)
29.6 모형 적합도 검정
29.7 예측실행
29.8 PROC ARIMA의 형태
29.8.1 PROC ARIMA 의 형태
29.8.2 도움말 이용하기
29.9 R 프로그램 – 시계열분석
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