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※ 1980년 1월부터 2023년 12월까지 월별 제조업생산지수의 원계열과 계절조정계열을 각각 찾고 다음 문제에 답하시오.
국가통계포털(www.kosis.kr)의 <국내통계<광업·제조업<광업제조업동향조사<생산, 출하, 재고>시도/산업별 광공업
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열 데이터의 정상성을 확보하는 데 효과적임을 나타냅니다.
이 결과들은 제조업생산지수 데이터의 시계열 분석에서 중요한 단계입니다. 계절조정계열이 비정상 시계열일 수 있으나 차분을 통해 정상 시계열로 변환될 수 있음을 보여줍니다.
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ency=4가 된다.
spans=c(3,3)은 스펙트럼을 평활화하는 것이다.
4. 계절조정된 전산업생산지수의 로그변환계열 및 이를 차분한 계열(로그차분계열)을 각각 구한 후 다음에 답하시오.
library(readxl)
iaip = read_excel(\"F:/data.xlsx\", sheet=\'데이터\')
iaip_sa_ts =
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통계연구 = The Korean journal of applied statistics v.29 no.1.
진재현(2016). 유럽통계청의 통계 계절조정 기준과 시사점. 보건복지포럼(2016.12).
국가통계포털(www.kosis.kr) ※ 2000년 1월부터 2021년 12월까지 월별 실업률의 원계열과 계절조정계열을 각각 찾
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분석
2) 가격추세 분석
3) 월별 가격추세 분석
3. 수요함수 계측 및 결과 분석
1) 쇠고기 수요함수 추정모형
2) 쇠고기 수요함수 분석
3) 탄력성 측정
4) 쇠고기 수요의 실제치와 예측치 비교
4. 미래의 쇠고기 수요 예측
5. 결 론
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