6.4.4.6.1. 남방 진동 데이터에서 모델 판별

November 25, 2016

⊕ 남방 진동 예제 두 개의 서로 다른 예제에 대해 박스-젠킨스 모델링에서 시계열의 그래프로 모델 판별하는 과정을 살펴보자.

첫 번째 예제는 남방 진동 데이터이다. 먼저, 정상성(stationarity)과 계절성(seasonality)을 고려해야 하는지 판단하기 위해 진행 순서 그래프와 계절적인 부 시계열 그래프를 보자.

⊕ 진행 순서 그래프

진행 순서 그래프(Run sequence plot)에서 정상성이 보인다.

⊕ 계절적인 부 시계열 그래프 계절적인 부 시계열 그래프에서 계절성이 분명하게 보이지 않는다.

비-정상성이나 계절성이 보이지 않으니, 원 데이터의 자기상관과 부분 자기상관 그래프를 보자.

⊕ 자기상관 그래프

자기상관 그래프에서 지수적인 감소와 감쇠 사인 성분이 보인다. 이러한 상황에서는 1보다 큰 차수의 자동회귀 모델이 적절할 것이다. 차수를 결정하기 위해 부분 자기상관 함수를 봐야 한다.

⊕ 부분 자기상관 그래프

부분 자기상관 그래프에서 보니 AR(2) 모델이 적절한 것 같다.

요약하면, 계절적인 항이나 추세를 빼거나 제거하는 작업 없는 AR(2) 모델이 적합했다. 모델을 결정하기 전에 꼭 모델을 검증해야 한다.