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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제13권 제1호
발행연도
2011.1
수록면
331 - 341 (11page)

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시계열자료에 대한 분석 및 예측을 위한 통계패키지는 SAS, SPSS, MINITAB 그리고 S-plus 등을 일반적으로 사용한다. 상기의 패키지들은 서로 여러 가지 장단점이 있을 수 있으나 공통된 점은 고가의 유료 패키지라는 점이다. 본 연구에서는 무료 공개 소프트웨어인 R 패키지를 활용하여 시계열자료에 대한 기본적인 분석과 ARIMA 모형 및 승법계절 ARIMA 모형에 대한 분석 및 예측이 가능함을 보이며 또한 SAS, SPSS 그리고 MINITAB을 사용하는 경우에 대한 비교표를 제공하여 시계열분석을 위한 사용자들에게 여러 가지 상황에 따르는 선택의 폭을 넓히며 R 패키지를 이용하여 시계열분석에 대한 연구개발에 일조토록 하는데 연구의 목적을 두었다.
#시계열분석 #R 패키지 #ARIMA 모형 #승법계절 ARIMA 모형. #time series analysis #R package #ARIMA model #multivariate seasonal ARIMA model #GDP of South Korea.

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참고문헌 (8)

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Box, G. E. P / 1970 / Distribution of residual autocorrelation on auto-regressive integrated moving average time series models / Journal of the American Statistical Associati google schola Ljung, G. M / 1978 / On a measure of lack of fit in time series models / Biometrika 65 : 297 ~ 303 google schola 김수화 / 1994 / 통계패키지에서의 시계열 분석방법의 비교연구 / 한국통계학회논문집 1 (1) : 119 ~ 130 google schola 김연형 / 2006 / 주택가격과 거시경제 변수간의 시계열분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 8 (6) : 2383 ~ 2398 google schola 김희재 / 2003 / 샘플링 검사에 대한 R 시스템의 활용에 관한 고찰 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (3) : 601 ~ 616 google schola

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