Rex 분석 : 시계열자료탐색

  1. 분석모듈 설명
  2. 시계열자료 탐색은 시계열 자료를 분석하여 차분 및 계절차분, 변환을 통해 시계열 자료의 변환을 실시하고 출력하는 분석모듈입니다. 시계열 그래프(time series plot), 계절별 그래프(seasonal plot), 월별 그래프(monthly plot), 지연 그래프(lag plot)로 시계열변수(time series variable)를 시각화하고, 시계열 자료의 특성을 파악할 수 있는 ACF, PACF 그래프를 출력할 수 있습니다. 또한 단위근 검정(unit root test), Box-Cox 변환의 최적 모수 추정과 같이 시계열변수 변환을 위한 검정결과를 제공합니다.
  3. 분석에 사용된 R 패키지 및 함수
  4. * forecast 패키지의 ggseasonalplot, ggmonthplot, gglagplot, Boxcox.lambda, ndiffs, nsdiffs 함수
    * ggfortify 패키지의 ggtsdiag 함수 
  5. User interface: 변수설정 탭
    • 전체변수: 엑셀 스프레드시트에 있는 변수의 목록을 나타냅니다.
    • 시계열변수
    • - 전체변수로부터 시계열변수에 해당하는 변수를 선택할 수 있습니다. - 한 개의 변수가 필수적으로 선택되어야 하며 양적변수만 가능합니다.
  6. User interface: 분석옵션 탭
    • 계절형 자료
    • - 시계열 자료의 계절이 존재할 때 이 옵션을 선택하십시오. - 계절길이는 계절형 자료가 선택되었을 때만 입력창이 활성화 됩니다. - 2 이상의 정수를 사용하여 시계열 자료의 계절 길이를 결정할 수 있습니다.
    • 변환
    • - 시계열 자료의 변환이 필요할 때 필요한 옵션을 선택하십시오. - 변환하지 않음: 시계열 탐색에 원 시계열 자료를 사용합니다. - 로그변환(log transformation): 시계열 탐색에 로그변환한 시계열 자료를 사용합니다. 모든 시계열 자료가 0보다 클 때 사용 가능 합니다. - 제곱근 변환(square root transformation): 시계열 탐색에 제곱근 변환한 시계열 자료를 사용합니다. 모든 시계열 자료가 0 이상 일 때 사용 가능 합니다. - Box-Cox 변환(Box-Cox transformation): 시계열 탐색에 Box-Cox 변환한 시계열 자료를 사용합니다. Box-Cox변환 식은 아래와 같습니다. - Lambda: Box-Cox 변환에 사용할 lambda를 결정합니다.
    • 차분
    • - 시계열 자료를 차분하여 시계열 탐색에 사용합니다. - 차분횟수는 1 이상의 정수만 사용 가능합니다.
    • 계절차분
    • - 시계열 자료를 계절 차분하여 시계열 탐색에 사용합니다. - 계절 차분횟수는 1 이상의 정수만 사용 가능합니다.
  7. User interface: 출력옵션 탭
    • (그래프) 시계열 그래프, ACF, PACF 그래프: 시계열 그래프, ACF, PACF 그래프를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.)
    • (그래프)계절별 그래프: 결과출력창에 계절별 그래프와 월별 그래프를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.
    • (그래프) 지연 시차 그래프
    • - 결과출력창에 지연 시차 그래프를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오. - 최대 지연 시차는 1 이상의 정수만 사용 가능합니다.
    • (출력) 백색잡음 검정: 결과출력창에 시계열 자료의 백색잡음(white noise) 검정(Ljung-Box test) 결과 그래프를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.
    • (출력) Box-Cox 변환의 최적 모수: 결과출력창에 Box-Cox 변환의 최적의 모수를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.
    • (출력) 정상성을 위한 차분 차수(단위근 검정): 결과출력창에 단위근 검정을 통해 시계열 자료가 정상성을 만족하기 위해 필요한 차분 차수의 추정치를 포함하려면 이 옵션을 선택하십시오.
    • (저장) 변환된 변수
    • - 분석 옵션 탭에서 변환 또는 차분한 변수를 엑셀 시트에 저장하려면 이 옵션을 선택 하십시오. - 변환과 차분상태는 변수변환상태에서 확인할 수 있습니다. - 변환된 시계열변수의 이름을 변수명을 통해 결정할 수 있습니다.
  8. 결과출력창 해석
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    • Data Structure: 전체 관측치 수(the number of observations), 계절길이(seasonal period), 변환종류(transformation)를 나타냅니다.
    • Analysis Description: 분석방법(method), 변수이름(variable name)을 나타냅니다.
    • Time series Plot
    • - 첫번째 그래프는 시계열 그래프를 나타낸 것으로 X축은 시간, Y축은 시계열변수입니다. - 두번째 그래프는 시계열변수의 자기상관함수(autocorrelation function) 그래프입니다. - 세번째 그래프는 시계열변수의 부분 자기상관함수(partial autocorrelation function) 그래프입니다.
    • Seasonal Plot: 시계열변수의 주기별 중첩 그래프를 출력합니다.
    • Monthly Plot: 시계열변수의 계절별 그래프를 출력합니다.
    • Lag Plot
    • - 시계열변수의 지연 시차 그래프를 나타낸 것으로 X축은 시계열변수, Y축은 지연 시차 시계열변수입니다. - 예를 들어, Lag 1 지연 시차 그래프는 X축은 시계열변수, Y축은 시계열변수의 1시차 전 시계열변수입니다. - 계절이 존재 하는 경우, Lag 1 지연 시차 그래프의 X축은 시계열변수, Y축은 1계절 시차 전 시계열변수입니다. 그래프에는 각 계절별 다른 색으로 표현됩니다.
    • P-value for Ljung-Box statistics
    • - 시계열변수의 시차 별 Ljung-Box검정의 유의확률(significance probability)을 나타냅니다. - 파란색 점선은 05를 의미합니다.
    • Estimate Box-Cox lambda: 시계열변수의 변동계수(coefficient of variation)를 최소화 하는 lambda를 추정하여 나타냅니다.
    • Stationarity Test: 단위근 검정를 통해 시계열변수의 정상성을 만족하게 하는 차분과 계절차분 횟수를 추정하여 나타냅니다.
  9. Warnings
  10. * 시계열변수가 양적변수가 아닌 경우 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: Time series variable should be numeric. Analysis has been stopped.)
    * 시계열변수에 결측치가 존재 할 경우 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: Missing values encountered in Time series variable. Analysis has been stopped.)
    * 로그, 제곱근 변환이나 Box-Cox 변환의 lambda가 0보다 작은 변환을 실시 할 때 시계열변수에 0보다 작은 값이 있는 경우 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: Inappropriate transformation for data with negative or zero values. Analysis has been stopped.)
    * 차분의 횟수가 데이터의 크기보다 클 때 아래의 메시지와 함께 분석이 종료됩니다 (Error: Inappropriate number of differencing is used. Analysis has been stopped.)