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시계열3

R에서의 데이터 구조 R은 데이터를 다루고 분석하기 위한 강력한 도구이며, 다양한 데이터 구조를 지원합니다. 이러한 데이터 구조들은 데이터를 조직화하고 효율적으로 처리하는 데 도움이 됩니다. 아래에서 R에서 주로 사용되는 데이터 구조들을 설명하겠습니다. 1. 벡터 (Vector): 가장 간단한 데이터 구조로, 하나의 데이터 유형으로 이루어진 연속된 요소들의 집합입니다. 예를 들어, c(1, 2, 3, 4, 5)는 숫자로 이루어진 벡터입니다. 2. 행렬 (Matrix): 2차원 배열로 구성된 데이터 구조로, 모든 요소가 동일한 데이터 유형이어야 합니다. matrix(data, nrow, ncol) 함수를 사용하여 생성합니다. 3. 데이터 프레임 (Data Frame): 표 형식의 데이터 구조로, 각 열은 서로 다른 데이터 유형.. 2023. 10. 6.
시계열 분해(Time Series Decomposition) 시계열 분해(Time Series Decomposition)는 시계열 데이터를 그 안에 내재된 다양한 구성 요소 또는 성분으로 분해하는 과정을 의미합니다. 이러한 분해를 통해 시계열 데이터의 특성을 더 잘 이해하고, 추세, 계절성, 순환 및 불규칙성과 같은 구성 요소를 분석할 수 있습니다. 시계열 분해는 일반적으로 다음 네 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 1. 추세요인 (Trend Component): 추세요인은 데이터가 오랜 기간 동안 지속적으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타냅니다. 추세요인은 장기적인 변동 패턴을 나타내며 주로 경향성을 분석할 때 중요한 역할을 합니다. 2. 계절요인 (Seasonal Component): 계절요인은 데이터에 주기적으로 나타나는 패턴을 나타냅니다. 예를 들어, .. 2023. 9. 30.
회귀분석의 종류: 데이터 분석과 예측에 다양한 도구 회귀분석(regression analysis)은 데이터 분석과 예측 모델링을 위한 강력한 통계 기법 중 하나로, 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용됩니다. 회귀분석은 다양한 형태로 존재하며, 주어진 문제와 데이터 유형에 따라 적절한 회귀 모델을 선택해야 합니다. 이 글에서는 주요 회귀분석의 종류를 설명하겠습니다. 1. 선형 회귀 분석 (Linear Regression) 가장 기본적인 회귀 분석 방법 중 하나로, 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수를, 다중 선형 회귀는 여러 독립 변수를 사용합니다. 2. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression) 선형 회귀의 확장으로, 종속 변수가 이항 변수(0.. 2023. 9. 15.

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