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데이터에서 추세 제거하기

이전 연습 문제에서 보셨듯이, 차분(differencing)은 시계열 데이터의 추세를 제거하는 데 일반적으로 효과적입니다. 차분은 특정 시점의 시계열 값과 그 직전 값의 차이를 보는 방법임을 기억하세요.

이번 연습에서는 diff() 함수를 사용해 실제 시계열 데이터의 추세를 제거하고 그래프로 확인해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • astsa 패키지는 이미 로드되어 있습니다.
  • 전 지구 기온 데이터(globtemp)와 추세가 제거된 시리즈를 비교하는 다중 그림(multifigure) 그래프를 생성하세요. 미리 작성된 par() 명령을 실행한 뒤, plot()을 두 번 각각 호출하면 다중 그림을 만들 수 있습니다.
  • 로스앤젤레스 카운티의 주간 심혈관 사망자 수(cmort)와 추세가 제거된 시리즈를 비교하는 또 다른 다중 그림 그래프를 생성하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Plot globtemp and detrended globtemp
par(mfrow = c(2,1))
plot(globtemp) 


# Plot cmort and detrended cmort
par(mfrow = c(2,1))
plot(cmort)
코드 편집 및 실행