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(SAS를 이용한)시계열자료분석 2판

(SAS를 이용한)시계열자료분석 2판 (88회 대출)

자료유형
단행본
개인저자
이성덕 이우리 , 공저
서명 / 저자사항
(SAS를 이용한)시계열자료분석 / 이성덕 ; 이우리 [공저].
판사항
2판.
발행사항
서울 :   탐진 ,   2003.  
형태사항
382 p. : 삽도 ; 26 cm + 디스켓 1매.
ISBN
8955400314
일반주기
부록: 1,분석에 사용되는 자료. -2,SAS의 소개와 활용. -3,분석에 사용되는 프로그램. -4,통계분포표.  
서창(151183517,151183518) 딸림자료 없음  
색인 수록  
서지주기
참고문헌: p.376-378
비통제주제어
통계패키지프로그램 , SAS ,,
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504 ▼a 참고문헌: p.376-378
653 ▼a 통계패키지프로그램 ▼a SAS
700 1 ▼a 이우리 , ▼e 공저

소장정보

No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 519.55 2003 등록번호 121084308 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ 청구기호 519.55 2003 등록번호 121084309 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M

컨텐츠정보

목차


목차
1편 시계열분석 입문
 제1장 시계열의 이해
  1.1 시계열이란? = 13
  1.2 시계열의 변동요인과 모형 = 15
  1.3 지수 = 19
 제2장 시계열자료 분석과 예측
  2.1 서론 = 27
  2.2 시계열자료의 예측방법 = 28
  2.3 예측의 평가 = 31
  2.4 시계열자료 분석을 위한 통계패키지프로그램 = 34
2편 평활 및 분해법에 의한 시계열자료분석
 제3장 평활법에 의한 시계열자료 분석
  3.1 서론 = 39
  3.2 이동평균 평활법 = 40
  3.3 지수평활법 = 45
  3.4 계절지수평활법 = 54
  3.5 사례분석 = 56
 제4장 분해법에 의한 시계열자료 분석
  4.1 시계열의 분해와 예측 = 59
  4.2 시계열분해를 위한 이동평균 = 60
  4.3 승법모형에서의 시계열의 분해 및 예측 = 65
  4.4 가법모형에서의 시계열의 분해 및 예측 = 75
  4.5 계절변동조정과 센서스 국법 = 80
  4.6 사례분석 = 86
  연습문제 = 89
3편 ARIMA모형에 의한 시계열 분석
 제5장 서론
  5.1 확률과정과 정상성 = 97
  5.2 자기공분산함수와 자기상관함수(ACF) = 101
  5.3 편자기상관함수(PACF) = 102
  5.4 백색잡음과정 = 104
  5.5 확률 보행 과정 = 106
  5.6 평균, 자기공분산함수, 자기상관함수 및 = 110
  연습문제 = 114
 제6장 정상시계열 모형
  6.1 일반선형모형 = 116
  6.2 자기회귀모형 : [AR 모형] = 118
  6.3 이동평균모형 : [MA 모형] = 130
  6.4 AR과 MA모형 사이의 관계 = 138
  6.5 자기회귀 이동평균 모형 : [ARMA 모형] = 141
  연습문제 = 148
 제7장 비정상시계열
  7.1 평균의 비정상성 = 150
  7.2 누적자기회귀 이동평균모형(ARIMA모형) = 153
  7.3 분산과 자기공분산의 비정상성 = 163
  연습문제 = 168
 제8장 모형식별
  8.1 모형식별 과정 = 170
  8.2 ARMA모형의 식별 = 172
  8.3 모형식별을 위한 통계량 = 173
  8.4 실제 자료의 식별 예제 = 175
  연습문제 = 182
 제9장 모수추정
  9.1 적률 추정법(Method of Moments) = 184
  9.2 최우추정법(Maximum Likelihood Method) = 188
  9.3 최소제곱추정법(Ordinary Least Squares Estimation) = 194
  9.4 모수 추정 예제 = 199
  연습문제 = 205
 제10장 모형진단
  10.1 잔차의 독립성에 대한 검토 = 207
  10.2 다른 모형진단방법 = 211
  10.3 모형의 재형성 = 212
  10.4 모형진단 예제 = 213
  연습문제 = 216
 제11장 시계열 예측
  11.1 최소평균제곱오차 예측 = 217
  11.2 결정적인 추세가 있는 모형의 예측 = 224
  11.3 ARIMA 예측 = 225
  11.4 일반적인 정상 ARMA모형의 예측 = 238
  11.5 비정상 ARIMA모형의 예측 = 242
  연습문제 = 245
 제12장 계절 ARIMA모형
  12.1 계절 ARMA 모형 = 248
  12.2 승법계절 ARMA 모형 = 251
  12.3 비정상 계절 ARIMA 모형 = 255
  12.4 계절 시계열 자료의 사례 분석 = 257
  연습문제 = 265
 제13장 ARIMA모형의 확장
  13.1 전이함수모형 = 267
  13.2 개입분석 = 296
부록 = 296
 부록 A. 분석에 사용되는 자료 = 309
 부록 B. SAS의 소개와 활용 = 317
 부록 C. 분석에 사용되는 프로그램 = 342
 부록 D. 통계분포표 = 351
참고문헌 = 376
찾아보기 = 379


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