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데이터 분석 - 실업률 I

영상에서는 월별 AirPassengers 데이터의 로그에 계절형 ARIMA 모형을 적합했습니다. 이제 astsa 패키지의 월별 미국 실업률 데이터 unemp에 계절형 ARIMA 모형을 적합해 보겠습니다.

먼저 데이터를 그려 보고, 추세와 계절적 지속성을 확인하세요. 그다음 추세를 제거한 데이터를 살펴보고 계절적 지속성을 제거합니다. 이후에는 완전히 차분된 데이터가 정상정상성(stationary)을 띠는지 확인할 수 있어야 합니다.

astsa 패키지는 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • astsa의 월별 미국 실업률(unemp) 시계열을 그립니다. 추세와 계절성을 확인하세요.
  • 데이터를 비추세화(detrend)하여 그림을 그립니다. 이를 d_unemp로 저장하세요. 계절적 지속성을 확인하세요.
  • 비추세화한 시계열에 계절 차분을 적용하여 dd_unemp로 저장합니다. 이 새 데이터를 그려 보고 이제 정상적처럼 보이는지 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Plot unemp 


# Difference your data and plot it
d_unemp <- 


# Seasonally difference d_unemp and plot it
dd_unemp <- diff(___, lag = 12)
코드 편집 및 실행