After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
이 강의에서는 R을 사용해 시계열 데이터에 ARIMA 모델을 적합하는 방법을 익혀 전문가 수준으로 올라가게 됩니다. 먼저 R의 stats 패키지 도구를 사용해 시계열 데이터의 특성을 살펴봅니다. 다음으로, R 패키지 astsa를 활용해 모의 데이터(정답 모델을 알고 있는 데이터)에 다양한 ARMA 모델을 적합하는 방법을 배웁니다. 기본기를 익힌 뒤에는 여러 실제 데이터에 적분 ARMA, 즉 ARIMA 모델을 적합하는 방법을 학습합니다. 또한 ARIMA 모델의 타당성을 점검하고 시계열을 예측하는 방법도 배우게 됩니다. 마지막으로 astsa 패키지를 사용해 계절성이 있는 데이터에 ARIMA 모델을 적합하고 예측하는 방법을 익힙니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
시계열 데이터와 모델
시계열 데이터의 특성을 살펴보고, 이러한 데이터를 설명할 수 있는 ARMA 모델의 기초를 배웁니다. 또한 ARMA 모델로 분석할 수 있도록 원시 시계열 데이터를 준비하는 데 필요한 기본 R 명령을 익힙니다.
2
ARMA 모델 적합하기
ARMA 모델의 세계와 이 모델을 시계열 데이터에 적합하는 방법을 배웁니다. 모델을 식별하는 법, 올바른 모델을 선택하는 법, 그리고 데이터에 적합한 뒤 모델을 검증하는 법을 학습합니다. stats와 astsa 패키지의 R 시계열 명령 사용법도 함께 익힙니다.
3
ARIMA 모델
이제 정상 시계열에 ARMA 모델을 적합하는 방법을 알게 되었으니, 비정상 시계열을 위한 적분 ARMA(ARIMA) 모델을 학습합니다. stats와 astsa 패키지의 R 시계열 명령을 사용해 실제 데이터에 모델을 적합해 봅니다.
4
계절 ARIMA
계절 ARIMA 모델을 사용해 계절 시계열 데이터를 적합하고 예측하는 방법을 배웁니다. 앞선 장에서 배운 내용을 바탕으로, stats와 astsa 패키지의 R 시계열 명령을 확장하여 적용합니다.
R
R로 배우는 ARIMA 모델
코스
완료
