로그 변환 후 차분한 varve 시계열의 (1) 데이터 플롯과 (2) 표본 ACF, PACF를 살펴보세요:
dl_varve <- diff(log(varve))
데이터에 대한 설명은 help(varve)에서 확인하시거나, varve에 대해 인터넷 검색을 해 보셔도 됩니다.
help(varve)
ACF와 PACF를 보고 dl_varve에 가장 그럴듯한 모형은 무엇인가요?
dl_varve
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
시계열 데이터의 특성을 살펴보고, 이러한 데이터를 설명할 수 있는 ARMA 모델의 기초를 배웁니다. 또한 ARMA 모델로 분석할 수 있도록 원시 시계열 데이터를 준비하는 데 필요한 기본 R 명령을 익힙니다.
ARMA 모델의 세계와 이 모델을 시계열 데이터에 적합하는 방법을 배웁니다. 모델을 식별하는 법, 올바른 모델을 선택하는 법, 그리고 데이터에 적합한 뒤 모델을 검증하는 법을 학습합니다. stats와 astsa 패키지의 R 시계열 명령 사용법도 함께 익힙니다.
현재 연습
이제 정상 시계열에 ARMA 모델을 적합하는 방법을 알게 되었으니, 비정상 시계열을 위한 적분 ARMA(ARIMA) 모델을 학습합니다. stats와 astsa 패키지의 R 시계열 명령을 사용해 실제 데이터에 모델을 적합해 봅니다.
계절 ARIMA 모델을 사용해 계절 시계열 데이터를 적합하고 예측하는 방법을 배웁니다. 앞선 장에서 배운 내용을 바탕으로, stats와 astsa 패키지의 R 시계열 명령을 확장하여 적용합니다.
