추가 적립 안내

『R 응용 시계열분석』은 〈시계열 기초분석〉, 〈단일 시계열 예측 모형〉, 〈여러 개의 시계열 자료에 대한 분석〉, 〈유용한 시계열 R 패키지 소개〉 등 R 응용 시계열분석에 대한 기초적이고 전반적인 내용이 수록되어 있다.

[1부] 시계열 기초분석

1장 들어가며
1.1 서론
1.2 시계열 자료
1.3 시계열 자료의 시각화
1.4 R 시계열 자료 다루기
1.5 날짜 다루기
1.6 이 책의 범위

2장 시계열 자료의 기초분석
2.1 서론
2.2 시계열 분해
2.3 시계열 변화점 탐지
2.4 시계열 결측값 대치
2.5 지수평활
2.6 Holt-Winter’s 방법

[2부] 단일 시계열 예측 모형

3장 ARIMA와 계절-ARIMA 모형
3.1 서론
3.2 기초개념
3.3 백색잡음과 확률보행 과정
3.4 ACF와 PACF
3.5 ARIMA 모형과 계절-ARIMA 모형
3.6 시계열 모의실험
3.7 모형식별과 모형적합
3.8 시계열 모형 평가

4장 실제 자료분석 예제
4.1 서론
4.2 예제 1 - 분기별 자료
4.3 예제 2 - 월별 자료

5장 시계열 분석의 주요 개념과 이론
5.1 서론
5.2 주요 검정법 소개
5.3 ARIMA 모형의 예측
5.4 기타 시계열 분석의 주요 개념

[3부] 여러 개의 시계열 자료에 대한 분석

6장 ARIMA 오차 회귀모형
6.1 서론
6.2 일반화최소제곱회귀
6.3 ARIMA 오차 회귀모형
6.4 관련 모형 소개

7장 분포시차모형과 동적회귀모형
7.1 서론
7.2 교차상관분석 - CCF 분석
7.3 분배(분포)시차모형
7.4 동적회귀모형

8장 개입분석과 이상점 탐지
8.1 서론
8.2 개입분석
8.3 이상점 탐지

[4부] 유용한 시계열 R 패키지 소개

9장 시계열 날짜와 객체 다루기
9.1 서론
9.2 특정 형식의 날짜 읽어오기 - {lubridate}, {zoo}, {xts} 패키지
9.3 날짜와 시간 다루기 - {lubridate}
9.4 시계열 자료 객체 전환하기 - {tsbox} 패키지

10장 시계열 자료의 시각화 - {openair} 패키지
10.1 서론
10.2 {openair} 패키지를 활용한 시각화Ⅰ
10.3 {openair} 패키지를 활용한 시각화 Ⅱ

11장 캘린더 히트맵과 금융 시계열 자료의 시각화
11.1 서론
11.2 캘린더 히트맵
11.3 금융 시계열 자료의 시각화 - {quantmod} 패키지

12장 Prophet을 이용한 시계열 예측
12.1 서론
12.2 Prophet 예측 모형
12.3 실제 자료분석 － 예제 Ⅰ
12.4 실제 자료분석 － 예제 Ⅱ
12.5 일반화가법모형

[5부] 기타 시계열 자료분석

13장 계층 또는 그룹 시계열 예측
13.1 서론
13.2 계층 시계열 예측
13.3 예제

14장 주파수영역분석: 스펙트럼 분석
14.1 서론
14.2 주요 개념과 예제
14.3 스펙트럼 분석의 이론과 논제

15장 시계열 자료의 군집
15.1 서론
15.2 시계열 자료의 군집(DTW)
15.3 DTW를 이용한 결측값 대치

16장 시계열 자료의 분류
16.1 서론
16.2 웨이블릿 기초 개념
16.3 DWT를 이용한 시계열 자료의 분류
16.4 기타 논제

[머리말]
'〈R 시각화와 통계자료분석 I〉, 〈R 시각화와 통계자료분석 II〉, 〈R 응용 회귀분석〉, 〈R 응용 다변량분석〉, 〈R 데이터마이닝〉에 이어 〈데이터 과학을 위한 R 시리즈〉 VI권을 출간하게 되었다. VI권에서는 R을 이용한 시계열 분석을 다루었다. 시계열 분석은 시간의 순서에 따라 기록된 자료를 분석하는 방법이다. 특히 시계열 예측은 관측된 자료에 기초하여 미래를 예측하는 것으로, 다양한 분야에서 주요 관심사가 되어왔다. 그러나 시계열 분석의 많은 이론들은 다른 통계 과목에 비해 비교적 난해하며, 이는 통계학 비전공자들에게 큰 장벽이었다. 이 책에서는 실제의 자료분석에 초점을 맞추었으며, 관련 이론에 대해서는 수학적 유도보다는 개념적인 전달에 치중하였다.

이 책(VI권)은 1 ~ 5부로 구성되었다. 1부에서는 시계열 자료의 탐색과 기초분석, 2부에서는 ARIMA 예측 모형과 주요 개념, 3부에서는 여러 시계열을 이용한 분석, 4부에서는 시계열 분석에 유용한 R 패키지들을 소개하고, 5부에서는 시계열 분석의 최근 기법 등을 소개한다. * 표시된 장(또는 절)은 좀 더 깊이 있는 내용을 다루고 있으므로 관심 있는 독자들만 읽기를 권장한다.

이 책을 대학에서 교재로 사용할 경우 한 학기에 다루어질 내용으로 다음을 추천한다.
(음영 처리된 부분 참고).

좋은 책을 위해 최선을 다했지만 미흡한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며, 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에서 제공할 예정이다.