시작하기무료로 시작하기

정상성을 위한 계절 차분

계절성이 있는 데이터에서는 연속된 시점끼리 차분하기보다, 연속된 해의 같은 계절끼리 차분하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 분기별 데이터에서는 한 해의 1분기와 이전 해의 1분기의 차이를 구합니다. 이를 계절 차분이라고 합니다.

때로는 같은 시계열에 계절 차분과 시차 1 차분을 모두 적용해, 한 번 더 차분의 차분을 계산해야 할 때도 있습니다.

이 연습 문제에서는 차분과 변환을 동시에 적용해 시계열을 정상적으로 보이게 만들 것입니다. 사용할 데이터셋은 h02로, 호주에서 17년간의 월별 코르티코스테로이드 의약품 판매량을 담고 있습니다. 이 데이터는 워크스페이스에 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 시계열 예측

강의 보기

연습 안내

  • 데이터를 먼저 그려서 추세와 계절성을 확인하세요.
  • h02 데이터에 log()를 취한 뒤, diff()에서 적절한 lag 값을 사용해 계절 차분을 적용하세요. 결과를 difflogh02에 할당하세요.
  • 로그 변환과 차분을 적용한 결과 데이터를 그려 보세요.
  • difflogh02가 여전히 비정상적으로 보이므로, diff()를 한 번 더 적용해 시차 1 차분을 추가하고 이를 ddifflogh02에 저장하세요. 결과 시계열을 그려 보세요.
  • 마지막으로 ddifflogh02 시계열의 ACF를 적절한 함수를 사용해 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Plot the data
___

# Take logs and seasonal differences of h02
difflogh02 <- diff(log(___), lag = ___)

# Plot difflogh02
___

# Take another difference and plot
ddifflogh02 <- ___
___

# Plot ACF of ddifflogh02
___
코드 편집 및 실행