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시계열분석 : 입문 및 응용

시계열분석 : 입문 및 응용 (115회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
오광우 이성덕 이우리
서명 / 저자사항
시계열분석 : 입문 및 응용 / 오광우, ; 이성덕, ; 이우리 공저.
발행사항
서울 :   탐진 ,   2000.  
형태사항
392 p. : 삽도 ; 27 cm.
ISBN
8985052829
일반주기
부록: SAS의 소개와 활용. SAS의 기초(DATA STEP). 통계분포표  
서지주기
참고문헌(p. 386-388)과 색인수록
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소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 중앙도서관/교육보존B/교육보존20 청구기호 519.55 2000 등록번호 111187619 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 중앙도서관/교육보존B/교육보존20 청구기호 519.55 2000 등록번호 111187621 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ 청구기호 519.55 2000 등록번호 111187620 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

목차


목차
제1편 시계열분석 입문
 제1장 시계열의 이해
  1.1 시계열이란? = 13
  1.2 시계열의 변동요인과 모형 = 14
  1.3 지수 = 18
 제2장 시계열분석과 예측
  2.1 들어서기 = 26
  2.2 시계열자료의 예측방법 = 27
  2.3 예측의 평가 = 30
  2.4 시계열분석을 위한 통계패키지프로그램 = 33
제2편 평활 및 분해법에 의한 시계열분석
 제1장 평활법에 의한 시계열분석
  1.1 서론 = 37
  1.2 이동평균 평활법 = 38
  1.3 지수평활법 = 44
  1.4 계절지수평활법 = 54
  1.5 사례분석 = 56
 제2장 분해법에 의한 시계열분석
  2.1 시계열의 분해와 예측 = 63
  2.2 이동평균 = 64
  2.3 승법모형에서의 시계열의 분해 및 예측 = 70
  2.4 가법모형에서의 시계열의 분해 = 80
  2.5 계절변동조정과 센서스 국법 = 85
  2.6 사례분석 = 91
제3편 ARIMA 모형에 의한 시계열분석
 제1장 서론
  1.1 서론 = 97
 제2장 기초개념
  2.1 확률과정과 정상성 = 100
  2.2 자기공분산함수와 자기상관함수 = 104
  2.3 편자기상관함수 = 105
  2.4 백색잡음과정 = 107
  2.5 확률보행과정 = 110
  2.6 평균, 자기공분산함수, 자기상관함수 및 편자기상관함수의 추정 = 116
 제3장 정상시계열 모형
  3.1 일반선형모형 = 120
  3.2 자기회귀모형(AR 모형) = 122
  3.3 이동평균모형(MA 모형) = 137
  3.4 AR과 MA모형 사이의 관계 = 148
  3.5 자기회귀 이동평균 모형(ARMA 모형) = 151
 제4장 비정상시계열
  4.1 평균의 비정상성 = 160
  4.2 누적 자기회귀이동평균모형(ARIMA 모형) = 163
  4.3 분산과 자기공분산의 비정상성 = 167
 제5장 모형식별
  5.1 모형식별 과정 = 174
  5.2 ARMA 모형의 식별 = 175
  5.3 모형식별을 위한 통계량 = 177
  5.4 실제 자료의 식별 예제 = 179
 제6장 모수추정
  6.1 적률추정법 = 194
  6.2 최우추정법 = 198
  6.3 최소제곱추정법 = 204
  6.4 모수 추정 예제 = 210
 제7장 모형진단
  7.1 잔차의 독립성에 대한 검토 = 219
  7.2 다른 모형진단방법 = 222
  7.3 모형의 재형성 = 223
  7.4 모형진단 예제 = 225
 제8장 시계열 예측
  8.1 최소평균제곱오차 예측 = 229
  8.2 결정적인 추세가 있는 모형의 예측 = 229
  8.3 ARIMA 예측 = 231
  8.4 일반적인 정상 ARMA 모형의 예측 = 246
  8.5 비정상 ARIMA 모형의 예측 = 250
 제9장 계절 ARIMA 모형
  9.1 계절 ARMA 모형 = 256
  9.2 승법 계절 ARMA 모형 = 259
  9.3 비정상 계절 ARIMA 모형 = 263
  9.4 계절 시계열 자료의 사례 분석 = 266
 제10장 ARIMA 모형의 확장
  10.1 전이함수모형 = 279
  10.2 개입분석 = 309
  10.3 시계열 특이값 = 318
부록 = 321
 SAS의 소개와 활용 = 323
 SAS의 기초(DATA STEP) = 327
 통계분포표 = 363
참고문헌 = 386
찾아보기 = 389


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