R 공부한 부분들을 정리해보았습니다.
library(fpp3) #library(fable) Stationarity and differencing 정상성(Stationarity)과 차분(differencing) 정상 시계열이란? 통계적 특징들이 관측되는 시점에 의존되지 않는 시계열을 말합니다. 따라서 추세가 있는 시계열 또는 계절성이 있는 시계열들을 정상성이 있다고 보기 어려우며, 추세와 계절성은 다른 시점의 시계열 값에 영향을 줍니다. 차분이란? 연속적으로 측정된 관측치 간의 차이를 계산하는 것을 차분이라고 하며, 비정상 시계열을 정상으로 만들어 주는 방법 중 하나 입니다. 차분은 시계열의 추세와 계절성을 제거 또는 축소하여 시계열의 평균을 안정화하는데 도움이 될 수 있습니다. 관측치 간의 차이 간격 n에 따라 n차 차분이 있을수도 있으며,..
library(fpp3) #library(fable) The linear model \[y_{t} = \beta_0 + \beta_1 x_{t} + \epsilon_{t}\] 우리가 흔히 알고 있는 단순선형회귀 모형입니다. 이는 시계열 데이터에 적용할때도 마찬가지로 오차항에 대한 가정을 합니다. iid(independent identically distributed) 이를 fable 라이브러리 내 함수를 활용하여 살펴보겠습니다. 예시 데이터는 us_change로 tsibbledata 라이브러리 내에 있습니다. 1970년 1분기부터 2019년 2분기까지 미국의 개인 소비 지출(personal consumption expenditure)과 개인 소득(personal disposable income)의 분기별..
소개 https://tidyverts.org/ tidyverts는 시계열 데이터 분석을 tidy approach로 진행하게 하는 ecosystem 입니다. R에서는 fpp3 라는 이름으로 tidyverts를 구성하고 있는 라이브러리들을 불러올 수 있습니다. 또는 install_packages("..."), install_github("tidyverts/...")와 같이 필요한 라이브러리들만 별도로 불러올 수 있습니다. fpp3는 Forecasting: principles and practice 3rd의 약자라고 합니다. library(fpp3) ## ─ Attaching packages ────────────────────── fpp3 0.4.0 ─ ## ✓ tibble 3.1.2 ✓ tsibble 1...