6.9 연습문제

  1. \(3\times5\)-MA가 가중치 0.067, 0.133, 0.200, 0.200, 0.200, 0.133, 0.067의 7-항 가중 이동평균과 같다는 것을 증명해봅시다.

  2. plastics 데이터에는 플라스틱 생산 회사의 제품 A의 5년 동안 월별 판매량(단위: 천개)이 있습니다.

    1. 제품 A의 판매량의 시계열을 그려봅시다. 계절성 변동이나 추세-주기를 찾을 수 있습니까?
    2. 추세-주기와 계절성 지수를 계산하기 위해 고전적인 곱셈 분해를 사용해봅시다.
    3. 결과가 문제 a에서 그려서 알 수 있었던 내용과 일치합니까?
    4. 계절성으로 조정된 데이터를 계산하고 그려봅시다.
    5. 한 관측값을 이상값으로 바꾸고(즉, 한 관측값에 500을 더해봅시다) 그리고 계절성으로 조정된 데이터를 다시 계산해봅시다. 이상값이 미치는 효과는 무엇입니까?
    6. 이상값이 시계열의 중앙에 있는 대신 끝부분에 있다면 차이가 생기겠습니까?
  3. (2.10 절의 연습문제 3에서 사용했던) 소매 시계열 데이터로 돌아가봅시다. X11로 시계열을 분해해봅시다. 이전에 발견하지 못했던 어떤 특이한 값이나 특징들이 나타납니까?

  4. 그림 6.166.17는 호주 노동력 1978년 2월부터 1995년 8월까지 월별 데이터에서 사람 수를 분해한 결과입니다.

    호주 노동력 1978년 2월부터 1995년 8월까지 월별 데이터에서 사람 수를 분해한 것.

    Figure 6.16: 호주 노동력 1978년 2월부터 1995년 8월까지 월별 데이터에서 사람 수를 분해한 것.

    이전에 나타낸 그림의 분해에서 얻은 계절성분.

    Figure 6.17: 이전에 나타낸 그림의 분해에서 얻은 계절성분.

    1. 분해 결과를 3–5 문장으로 설명해봅시다. 해석할 때 그래프의 눈금에 주의합시다.
    2. 측정된 성분에서 1991/1992년 경기 불황이 보입니까?
  1. 이 연습문제에서는 (캐나다에서 1960년 1월부터 2005년까지의 월별 가스 생산량을 10억 세제곱미터 단위로 나타낸) cangas 데이터를 사용합니다.

    1. 시간에 따른 계절성 변화 효과를 살펴보기 위해 autoplot(), ggsubseriesplot(), ggseasonplot()을 사용해봅시다. 너무 많이 변하게 만드는 원인이 무엇이라고 생각합니까?
    2. 데이터를 STL을 사용하여 분해해봅시다. 계절성분이 변하는 모양을 감안하려면 s.window을 정해야합니다.
    3. 결과를 SEATS와 X11으로 얻은 결과와 비교해봅시다. 결과가 어떻게 다릅니까?
  2. 이 연습문제에서는 (호주 분기별 흙벽돌 생산. 1956–1994) bricksq 데이터를 사용하겠습니다.

    1. 추세-주기와 계절성 지수를 계산하기 위해 STL 분해를 사용해봅시다. (고정된 계절성이나 변하는 계절성에 대해서 해봅시다.)
    2. 계절성으로 조정된 데이터를 계산하고 그려봅시다.
    3. 계절성으로 조정된 데이터의 예측치를 내기 위해 단순 기법을 사용해봅시다.
    4. 원본 데이터에 대한 예측치를 주는 결과를 재계절화하기 위해 stlf()를 사용해봅시다.
    5. 나머지 성분에 상관관계가 없는 것 같습니까?
    6. 로버스트 STL 분해로 반복해봅시다. 어떤 차이가 생깁니까?
    7. 마지막 2년 데이터로 구성된 테스트 데이터를 사용하여 stlf()로 얻은 예측값과 snaive()로 얻은 예측치를 비교해봅시다. 어떤 것이 더 낫습니까?
  3. writing 시계열의 예측값을 내기 위해 method="naive"method="rwdrift" 중에 어떤 것이든 가장 적절한 것을 가지고 stlf()를 사용해봅시다. 박스-칵스(Box-Cox) 변환이 필요하다고 생각하시면 lambda 입력값을 사용하시면 됩니다.

  4. fancy 시계열의 예측값을 내기 위해 method="naive"method="rwdrift" 중에 어떤 것이든 가장 적절한 것을 가지고 stlf()를 사용해봅시다. 박스-칵스(Box-Cox) 변환이 필요하다고 생각하시면 lambda 입력값을 사용하시면 됩니다.