시계열분석론
- 중앙대학교
- 성병찬
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- 주제분류
- 자연과학 >수학ㆍ물리ㆍ천문ㆍ지리 >통계학
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- 강의학기
- 2019년 1학기
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- 조회수
- 19,875
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- 강의계획서
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시계열분석은 전통적인 회귀분석의 확장된 분석 방법 중 하나이다. 본 과목은 회귀분석의 확장으로 고려될 수 있는 기본적인 시계열분석 모형들을 이해하고, 그것을 바탕으로 시계열자료를 분석하는 방법들을 익힌다. 지수평활법, ARIMA 모형 및 확장, 이분산모형 등을 배운다.
차시별 강의
| 1. | |
서론 | 시계열 자료의 예 및 박스-젠킨스 모형의 개요를 배운다. |  |
| 2. | |
기본 개념 소개 | 확률과정의 개념, 자기상관함수, 정상상 등 기본적인 개념들을 배운다. | |
| 3. | |
정상 시계열 모형 | 자기회귀과정 및 이동평균과정을 배운다. | |
| 4. | |
정상 시계열 모형 (2) | 가역성과 PACF의 개념을 배운다. | |
| 5. | |
비정상 시계열 모형 | 차분 및 ARIMA 모형에 대해서 배운다. | |
| 6. | |
시계열 모형의 수립 | ARIMA 모형을 수립하는 방법 및 단위근 검정에 대해서 배운다. | |
| 7. | |
계절형 ARIMA 모형 | 계절형 ARIMA 모형 및 계절형 비정상성에 관하여 배운다. | |
| 8. | |
중간고사 | |
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|
중간고사 | |
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| 9. | |
평활법과 분해법 | 평활법, 분해법, 지수평활법에 대해서 배운다. | |
| 10. | |
개입분석 | 개입분석 및 기본적인 개입의 형태에 관해서 배운다. | |
| 11. | |
전이함수모형 | 교차상관함수 및 허구적 회귀의 개념과 함께 전이함수모형에 관하여 배운다. | |
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