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기초
2. 이동 평균법의 이해와 적용
3. 지수 평활법의 설명과 실제 사례 분석
4. ARIMA 모델의 구조와 데이터 적합성
5. 계절성 조정 기법과 그 효용성
6. 변동성 모델링: ARCH와 GARCH 모델 소개
7. 결론: 시계열 분석 기법의 효과적인 활용 방안
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계절성 판단과 조정
• 이동평균법을 통한 계절조정
• X-11을 통한 계절조정
‣ 회귀모형 적합
• 변수 적합을 통한 유의성 판단
• D-W을 통한 자기상관 확인과 조정
• 자기상관이 조정된 변수의 유
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조정 시산결과, 한국은행 조사제 2부, 1997
4. 최원기, 동아시아 통화협력의 제도화, 외교안보연구원, 2008
5. 황호영·이동헌, 우리나라의 장기적 통화수요함수 : 계절성을 감안한 공적분 검정, 경제학연구, 제 46집 제 4호, 한국경제학회, 1998
6. 황
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조정계열의 변동폭이 크지 않아야 하는데 이것을 안정성이라 한다. 직교성은 계절변동요인이 원계열에서 완벽히 제거되었는지 여부를 판단하는 지표이다.
안정성을 검정할 때 X-11-ARIMA방법에서는 F검정, Kruskall-Wallis검정, 식별 가능한 계절성
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계절성 독감의 조기 감지. 한국데이터정보과학회지 2018. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 인플루엔자 바이러스의 ① 발생기전, ② 주요 증상(2가지 이상), ③ 각 상황에 적합한 간호중재를(2가지 이상) 제시하시오(10점).
① 발생기전
② 주요 증상(
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