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책소개
목차
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1. 시계열자료
2. 추세분석 3. 평활법 4. 분해법과 계절조정 5. 확률과정 6. 정상 자기회귀 이동평균 과정 7. 비정상 자기회귀이동평균과정 8. 모형의 식별 9. 모수의 추정 10. 모형의 진단 11. 예측 12. 계절형 자기회귀이동평균모형 |
저자 소개
저자 : 조신섭, 손영숙 공저
조신섭
서울대학교 공과대학 응용수학과(학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(석사)
위스콘신대학교 대학원 통계학과(박사)
현 서울대학교 자연과학대학 통계학과 교수
손영숙
전남대학교 계산통계학과(학사)
서울대학교 대학원 자연과학대학 계산통계학과(석사)
서울대학교 대학원 자연과학대학 계산통계학과(박사)
현 전남대학교 통계학과 교수
서울대학교 공과대학 응용수학과(학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(석사)
위스콘신대학교 대학원 통계학과(박사)
현 서울대학교 자연과학대학 통계학과 교수
손영숙
전남대학교 계산통계학과(학사)
서울대학교 대학원 자연과학대학 계산통계학과(석사)
서울대학교 대학원 자연과학대학 계산통계학과(박사)
현 전남대학교 통계학과 교수
품목정보
- 발행일
- 2002년 02월 28일
- 쪽수, 무게, 크기
- 430쪽 | 710g | 175*244*30mm
- ISBN13
- 9788985177344
책 속으로
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시계열분석에서 다루고자 하는 자료들은 국민총생산고, 물가지수, 상품의 판매량, 종합주가지수, 강우량, 태양의 흑점, 과학실험실에서의 실험 및 관측 자료 등과 같이 연도별, 계절별, 월별, 일별 또는 보다 작은 시간대로서 시분, 초별로 시간의 흐름에 따라 순서대로 관측되므로 시간의 영향을 받게 된다. 이와 같이 시간에 따라 관측된 자료를 시계열자료라고 한다. 시계열들은 생성되는 특성에 따라 연속적으로 생성되는 연속시계열과 이산적 시점에서 생성되는 이산시계열의 두 경우로 나누어 생각할 수 있따. 많은 시계열들이 실제로는 연속적으로 생성되고 있으나, 일정한 시간간격을 두고 관측되므로 이산시계열자료의 형태를 지니고 있는 경우가 많다. 예를 들어, 온도는 연속적으로 변하나 일정한 시간 간격을 두고 관측되므로 이산시계열의 형태를 따르며 강수량은 연속시계열이 일정한 시간동안 누적합산되어 이산시계열의 형태를 갖는 경우이다.
--- p.11 |
