R 응용 시계열분석(데이터 과학을 위한 R 시리즈 6)

[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

나종화