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(SAS를 이용한) 시계열 분석

신기일

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자료유형단행본
서명/저자사항(SAS를 이용한) 시계열 분석 = Time series analysis / 신기일 지음.
개인저자신기일
발행사항서울 : 敎友社, 2002
형태사항307 p. : 삽도 ; 26 cm
ISBN8981723249
서지주기참고문헌(p. 299)과 색인수록
언어한국어

전자자료

소장정보

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00011475769 519.2320285 002가 =3 [신촌]도서관/과학기술자료실(중도4층)/ 대출가능
2 00011475770 519.2320285 002가 =4 [신촌]도서관/과학기술자료실(중도4층)/ 대출가능
3 00011438923 519.2320285 002가 [신촌]도서관/과학기술자료실(중도4층)/ 대출가능
4 00011438924 519.2320285 002가 =2 [신촌]도서관/과학기술자료실(중도4층)/ 대출가능

목차

목차 일부

[한글] 목차
제1장 서론 = 1
제2장 기초적 통계이론 = 5
 2.1 확률변수와 확률분포 함수 = 5
 2.2 기대값과 분산 = 6
 2.3 공분산과 상관계수 = 7
 2.4 표본분포와 중심극한정리 = 8
 2.5 회귀분석 = 9
 연습문제 = 9
제3장 시계열 자료 = 13
 3.1 시계열의 예제 = 14
 3.2 Box-Jenki...

목차 전체

[한글] 목차
제1장 서론 = 1
제2장 기초적 통계이론 = 5
 2.1 확률변수와 확률분포 함수 = 5
 2.2 기대값과 분산 = 6
 2.3 공분산과 상관계수 = 7
 2.4 표본분포와 중심극한정리 = 8
 2.5 회귀분석 = 9
 연습문제 = 9
제3장 시계열 자료 = 13
 3.1 시계열의 예제 = 14
 3.2 Box-Jenkins의 시계열 모형화 방법 = 18
 3.3 시계열 그림 = 19
 연습문제 = 20
제4장 시계열 분석에 사용되는 SAS 명령어 = 21
 4.1 자료의 입력과 이와 관련된 변환 = 22
 4.2 SAS／Graph에 사용되는 명령어 = 29
 4.3 ARMA 모형을 위한 문법 = 32
 연습문제 = 35
제5장 시계열 분석의 기본 개념 = 37
 5.1 정상성 = 38
 5.2 시계열의 예 = 43
 5.3 시계열의 정상화 = 48
 연습문제 = 49
제6장 일반선형과정과 선형차분방정식 = 51
 6.1 일반 선형과정 = 52
 6.2 선형 차분방정식 = 56
 연습문제 = 65
제7장 자기회귀모형 = 67
 7.1 1차 자기회귀모형 = 68
 7.2 2차 자기회귀모형 = 82
 7.3 P차 자기회귀모형 = 94
 연습문제 = 100
제8장 이동평균모형과 자기회귀이동평균모형 = 101
 8.1 이동평균모형 = 102
 8.2 자기회귀이동평균모형 = 118
 8.3 가역성과 상호표현 = 123
 8.4 자기공분산 생성함수 = 127
 연습문제 = 129
제9장 비정상 시계열 모형 = 131
 9.1 차분법 = 133
 9.2 자기회귀누적이동평균모형 = 135
 9.3 변환 = 141
 9.4 변환에 사용되는 SAS 명령어 = 143
 연습문제 = 145
제10장 모형의 식별 = 147
 10.1 식별 = 148
 10.2 표본 자기상관함수와 표본 부분자기상관함수 = 148
 10.3 모형의 식별(결론) = 164
 10.4 표본 자기상관함수(SACF)와 표본 부분자기상관함수(SPACF)를 구하는 SAS 명령어 = 163
 연습문제 = 171
제11장 모수의 추정 = 175
 11.1 적률추정법 = 176
 11.2 최소제곱추정법(O.L.S) = 197
 11.3 최대우도추정법(최우추정법) = 201
 11.4 추정량의 성질 = 206
 11.5 모형 식별을 위한 통계량들 = 207
 11.6 SAS 프로그램 = 209
 연습문제 = 211
제12장 모형 검진 = 213
 12.1 잔차 = 213
 12.2 그림을 이용한 잔차분석 = 220
 12.3 잔차들의 자기상관함수와 부분자기상관함수 = 221
 12.4 퍼트맨토우검정 = 224
 12.5 과대적합 = 224
 12.6 모수과다 = 226
 연습문제 = 229
제13장 예측 = 229
 13.1 최소평균제곱오차예측 = 229
 13.2 ARIMA 모형에 대한 예측 = 231
 13.3 SAS 프로그램과 결과 = 242
 연습문제 = 253
제14장 계절 ARMA 모형 = 255
 14.1 서론 = 255
 14.2 계절 ARIMA 모형 = 256
 14.3 승법 계절 ARMA 모형 = 266
 14.4 비정상 계절 ARMA 모형 = 269
 14.5 모형식별 = 271
 14.6 SAS 프로그램 = 272
 연습문제 = 274
제15장 분해 시계열 = 277
 15.1 서론 = 277
 15.2 분해 시계열의 구성 요소 = 277
 15.3 추세요인 = 279
 15.4 변수 변환 = 287
 15.5 계절요인 = 287
 15.6 추세요인과 계절요인이 동시에 있는 모형 = 292
 15.7 잔차의 분석 = 293
 15.8 SAS 프로그램 = 294
참고문헌 = 299
부록 = 301
찾아보기 = 305
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