학습개요
1. 시계열분석 기초
2. 시계역의 기술적 분석
3. 시계열의 회귀분석
4.평활법
5.분해법과 계절조명
6. 시계열모형
7. ARIMA모형 작성방법
8. 개입분석과 전이함수분석
강사소개
강의자 : 이긍희
· 서울대학교 계산통계학 학사
·서울대학교 대학원 통계학 석사
·Texas A&M University Statistics 박사
학습목표
1. 자기회귀이동평균모형을 이해한다.
2. 확률보행모형을 이해한다.
3. ARIMA모형을 이해한다.
학습개요
1. 시계열분석 기초
2. 시계역의 기술적 분석
3. 시계열의 회귀분석
4.평활법
5.분해법과 계절조명
6. 시계열모형
7. ARIMA모형 작성방법
8. 개입분석과 전이함수분석
강사소개
강의자 : 이긍희
· 서울대학교 계산통계학 학사
·서울대학교 대학원 통계학 석사
·Texas A&M University Statistics 박사
학습목표
1. ARIMA모형의 수립절차를 이해한다.
2. 비정상 시계열의 정상화에 대해 이해한다.
3. ARIMA모형의 식별방법을 이해한다.
학습개요
1. 시계열분석 기초
2. 시계역의 기술적 분석
3. 시계열의 회귀분석
4.평활법
5.분해법과 계절조명
6. 시계열모형
7. ARIMA모형 작성방법
8. 개입분석과 전이함수분석
강사소개
강의자 : 이긍희
· 서울대학교 계산통계학 학사
·서울대학교 대학원 통계학 석사
·Texas A&M University Statistics 박사
학습목표
1. 실제 시계열에 대해 ARIMA모형으로 식별한다.
2. ARIMA모형의 추정방법을 이해한다.
3. ARIMA모형의 추정결과를 이해한다.