[R 기초통계] ARIMA 오차 회귀 모형 /gls(), lm(), acf2(), samira(), astsa 패키지, nlme 패키지

이 글에서는 두 개이상의 시계열 자료에 대한 분석을 다룬다. 시계열 데이터의 독립변수들은 오차항이 서로 연관이 되는 경우가 발생한다. 이 때 OLS 방법을 사용할 수가 없으므로, 오창항에 대한 일반화된 구조화를 허용하는 일반화최소제곱법(GLS)를 사용하여 회귀 계수를 추정한다. 이 글에서는 OLS와 GLS로 시계열 데이터를 분석한 뒤 그 차이를 검토한다. 그리고 GLS보다 더 간편한 sarima 명령어를 통한 ARIMA 회귀 모형을 만들어보고자 한다. OLS와 GLS 비교 R에서 기본으로 제공하는 longley 데이터 활용. g 변수는 gls를 적용하고, o 변수는 ols를 적용한 회귀 모형이다. 두 모형 간 분산 분석을 실시하고 그 오차를 검토해보면 gls가 오차가 더 적음을 알 수 있다. data("longley") head(longley) library(nlme) g <- gls(Employed~GNP+Population, correlation=corAR1(), data=lon...