예측방법론 (25-1학기 워크북포함)
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책 소개
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이번 개정판은 2015년 개정판과 달리 시계열의 특성을 수리적으로 살펴볼 수 있도록 하였고, 신경망, 프로펫, 예측조합 등 새로운 예측방법을 소개하였다. 이 교재를 학습하려면 『통계학 개론』, 『확률의 개념과 응용』과 『회귀모형』의 기초 개념에 대해 이해해야 하며, 엑셀 활용 수준의 프로그램에 대한 지식이 필요하다. 이 교재는 예측의 속성상 경제시계열 중심으로 사례를 정리하였으나 다른 분야의 예측에도 확장해서 적용할 수 있다. 이 교재의 내용을 구조적으로 이해하려면 실습을 통해 개념과 활용법을 익힐 필요가 있다.
작가정보
서울대학교 자연과학대학 계산통계학과(이학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(이학석사)
미국 Texas A&M University 통계학과(통계학박사)
ㆍ 현재: 한국방송통신대학교 자연과학대학 통계ㆍ데이터과학과 교수
목차
- 제1장 예측의 개요
1.1 예측의 개념과 필요성
1.2 예측과정과 예측방법
1.3 주관적 예측방법
1.4 객관적 예측방법
1.5 시나리오 예측
1.6 예측모형의 작성과 평가
1.7 R 프로그램을 이용한 실습
제2장 예측 데이터: 시계열
2.1 시계열의 정의
2.2 시계열도표
2.3 시계열의 변동요인
2.4 변수변환
2.5 차 분
2.6 평활화
2.7 시계열의 주파수분석
2.8 R 프로그램을 이용한 실습
제3장 시계열의 자기상관
3.1 시계열과 확률과정
3.2 자기상관
3.3 자기상관과 부분자기상관
3.4 안정시계열과 불안정시계열
3.5 R 프로그램을 이용한 실습
제4장 시계열모형
4.1 시계열모형의 개요
4.2 안정시계열모형
4.3 불안정시계열모형
4.4 비선형 시계열모형
4.5 R 프로그램을 이용한 실습
제5장 시계열모형을 이용한 예측
5.1 시계열모형 관련 검정
5.2 ARIMA 모형의 작성
5.3 변동성 모형의 작성 및 예측
5.4 R 프로그램을 이용한 실습
제6장 회귀모형을 이용한 예측
6.1 상관관계
6.2 회귀분석의 개요
6.3 회귀모형의 작성
6.4 회귀모형을 이용한 예측
6.5 연립방정식 모형
6.6 R 프로그램을 이용한 실습
제7장 예측 데이터의 분해
7.1 시계열분해의 개요
7.2 계절조정법
7.3 추세변동 추출법
7.4 순환변동 추출법
7.5 R 프로그램을 이용한 실습
제8장 VAR 모형을 이용한 예측
8.1 VAR 모형의 개요
8.2 VAR 모형을 이용한 분석
8.3 VAR 모형을 이용한 예측
8.4 구조적 VAR 모형
8.5 R 프로그램을 이용한 실습
제9장 공적분분석을 이용한 예측
9.1 가성적 회귀
9.2 공적분분석
9.3 오차수정모형
9.4 벡터 오차수정모형
9.5 R 프로그램을 이용한 실습
제10장 여러 가지 예측방법
10.1 지수평활법
10.2 프로펫
10.3 신경망
10.4 예측조합
10.5 R 프로그램을 이용한 실습
기본정보
ISBN | 9788920044793 |
---|---|
발행(출시)일자 | 2025년 01월 07일 (1쇄 2024년 01월 30일) |
쪽수 | 296쪽 |
크기 |
172 * 245
mm
|
총권수 | 1권 |
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