[R 기초통계] 단일 ARIMA 시계열 분석 실습 / monthplot(), seasonplot(), ndiffs(), nsdiffs(), auto.arima()

이 글에서는 실제 데이터를 가지고 단일 시계열 분석을 실제로 해보겠다. R에서 기본으로 제공하는 분기별 데이터 UKgas를 사용하였다. 시계열 데이버 분석은 1) 데이터 기초분석 2)ARIMA 모형 적용 3) 예측 순으로 진행된다. R의 장점 중 하나인 뛰어난 시각화를 활용하여 취향에 맞게 다양한 그래프를 출력할 수 있다. 이 글에서는 비슷하지만 다른 여러 그래프들을 출력하는 함수 또한 배울 것이다. 명령어 중 일부가 안된다면 forecast 라이브러리를 불러오지 않아서 일 수 있다. 라이브러리를 설치하고 불러온 다음 다시 해보길 바란다. 분기단위 데이터 시계열 실습 1. 기초분석 데이터를 불러오고 데이터의 특성을 확인 및 그래프로 출력한다. 그래프를 통해 해당 데이터는 계절성과 추세가 뚜렷함을 확인할 수 있다. data(UKgas) #데이터 불러오기 class(UKgas) # 데이터 특성확인 frequency(UKgas) #데이터 주기 확인 4 = 분기 데이터 end(UKgas) ...

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