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강의

R로 배우는 ARIMA 모델

기초기술 수준

업데이트됨 2024. 8.

R로 시계열 데이터에 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모델을 정확히 적합하는 전문가가 되세요.

무료로 강의 시작

RProbability & Statistics

4시간

13 동영상

45 연습 문제

3,600 XP

34,887

성취 증명서

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강의 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.

선수 조건

Time Series Analysis in R

1

Time Series Data and Models

You will investigate the nature of time series data and learn the basics of ARMA models that can explain the behavior of such data. You will learn the basic R commands needed to help set up raw time series data to a form that can be analyzed using ARMA models.

First things first

Elements of time series

Stationarity and nonstationarity

Differencing

Detrending data

Dealing with trend and heteroscedasticity

Stationary time series: ARMA

Simulating ARMA models

2

Fitting ARMA models

You will discover the wonderful world of ARMA models and how to fit these models to time series data. You will learn how to identify a model, how to choose the correct model, and how to verify a model once you fit it to data. You will learn how to use R time series commands from the stats and astsa packages.

AR and MA models

Fitting an AR(1) model

Fitting an AR(2) model

Fitting an MA(1) model

AR and MA together

Fitting an ARMA model

Identify an ARMA model

Model choice and residual analysis

Model choice - I

Model choice - II

Residual analysis - I

Residual analysis - II

ARMA get in

3

ARIMA Models

Now that you know how to fit ARMA models to stationary time series, you will learn about integrated ARMA (ARIMA) models for nonstationary time series. You will fit the models to real data using R time series commands from the stats and astsa packages.

ARIMA - integrated ARMA

ARIMA - plug and play

Simulated ARIMA

Global warming

ARIMA diagnostics

Diagnostics - simulated overfitting

Diagnostics - global temperatures

Forecasting ARIMA

Forecasting simulated ARIMA

Forecasting global temperatures

4

Seasonal ARIMA

You will learn how to fit and forecast seasonal time series data using seasonal ARIMA models. This is accomplished using what you learned in the previous chapters and by learning how to extend the R time series commands available in the stats and astsa packages.

Pure seasonal models

P/ACF of pure seasonal models

Fit a pure seasonal model

Mixed seasonal models

Fit a mixed seasonal model

Data analysis - unemployment I

Data analysis - unemployment II

Data analysis - commodity prices

Data analysis - birth rate

Forecasting seasonal ARIMA

Forecasting monthly unemployment

How hard is it to forecast commodity prices?

Congratulations!

R로 배우는 ARIMA 모델

강의
완료

수료증 획득

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