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
