목차 일부
머리말
제1장 서론 ... 1
1.1 시계열 예제 ... 1
1.2 시계열 분석과 일반 통계학 분석 ... 6
1.3 Box-Jenkins의 시계열 모형화 방법 ... 7
1.4 통계 패키지 ... 8
1.5 시계열 산포도 ... 8
1.6 미니탭 매크로 ... 10
1.7 참고문헌 ... 14
제2장 분해 시계열 방법 ... 17
2.1 분...
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목차 전체
머리말
제1장 서론 ... 1
1.1 시계열 예제 ... 1
1.2 시계열 분석과 일반 통계학 분석 ... 6
1.3 Box-Jenkins의 시계열 모형화 방법 ... 7
1.4 통계 패키지 ... 8
1.5 시계열 산포도 ... 8
1.6 미니탭 매크로 ... 10
1.7 참고문헌 ... 14
제2장 분해 시계열 방법 ... 17
2.1 분해 시계열의 구성요소 ... 17
2.2 추세변동 ... 18
2.3 변수변환 ... 30
2.4 계절변동 ... 38
2.5 추세변동과 계절변동의 비직교성 ... 52
2.6 순환변동 ... 56
2.7 잔차의 분석 ... 63
제3장 시계열의 정상성 ... 75
3.1 정상성 ... 75
3.2 시계열 예 ... 76
3.3 시계열의 정상화 ... 80
제4장 정상 시계열 모형 ... 81
4.1 일반 선형 과정 ... 81
4.2 AR 과정 ... 83
4.3 MA 과정 ... 97
4.4 혼합 ARMA 모형 ... 106
4.5 가역성 ... 110
제5장 비정상 시계열 모형 ... 113
5.1 선형연산자 ... 113
5.2 차분법 ... 114
5.3 ARIMA 모형 ... 122
5.4 시계열의 정상화 ... 126
제6장 모형의 식별 ... 127
6.1 비정상 시계열 ... 127
6.2 자기상관 함수와 부분 자기상관 함수 ... 128
6.3 모의 자료의 식별 ... 132
6.4 실제 자료의 예 ... 147
제7장 모수 추정 ... 155
7.1 적률 추정법 ... 155
7.2 최소제곱 추정 ... 158
7.3 최우추정법과 비조건부 최소 제곱 추정법 ... 163
7.4 추정량의 성질 ... 166
7.5 미니탭 ARIMA 명령어 ... 167
7.6 모형 식별을 위한 통계량들 ... 170
7.6 추정과 식별의 예제들 ... 172
제8장 모형검진과 모형변형 ... 185
8.1 그림을 이용한 잔차 분석 ... 185
8.2 잔차들의 자기상관 함수와 부분 자기상관 함수 ... 192
8.3 퍼트맨토우 검정 ... 199
8.4 과대적합 ... 202
8.5 모수 과다 ... 204
8.6 모형 변형 ... 208
8.7 태양 흑점 자료 ... 212
제9장 예측 ... 217
9.1 최소 평균제곱오차 예측 ... 217
9.2 분해 시계열 방법에 의한 예측 ... 217
9.3 ARIMA 모형에 의한 예측 ... 224
9.4 ARIMA 예측의 최신화 ... 240
제10장 계절 ARIMA 모형 ... 243
10.1 계절 ARIMA 모형 ... 244
10.2 승법 계절 ARIMA 모형 ... 246
10.3 비정상 계절 ARIMA 모형 ... 247
10.4 모형 식별 ... 248
10.5 모수 추정 ... 272
10.6 검진 ... 275
10.7 예측 ... 287
부록 ... 297
부록Ⅰ 시계열 자료들 ... 298
부록Ⅱ 미니탭 지침서의 시계열 분석 부분 ... 306
참고문헌 ... 323
찾아보기 ... 331
한글 ... 331
영문 ... 335
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