백색잡음

R로 배우는 시계열 예측

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

백색잡음

set.seed(3)          # Reproducibility
wn <- ts(rnorm(36))  # White noise
autoplot(wn)         # Plot!

백색잡음 시계열 예시

"백색잡음"은 iid 자료의 시계열입니다

백색잡음 ACF

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

백색잡음의 표본 ACF

백색잡음 ACF

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

백색잡음의 표본 ACF

백색잡음 ACF

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

백색잡음의 표본 ACF

백색잡음 ACF

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

백색잡음의 표본 ACF

예시: 돼지 도축

pigs <- window(pigs, start=1990)
autoplot(pigs/1000) +
  xlab("Year") +
  ylab("thousands") +
  ggtitle("Monthly number of pigs slaughtered in Victoria")

빅토리아주의 월별 도축 돼지 수 (천 마리 단위) 시계열 그래프

예시: 돼지 도축

ggAcf(pigs) +
  ggtitle("ACF of monthly pigs slaughtered
          in Victoria")

빅토리아주 월별 돼지 도축량의 ACF

예시: 돼지 도축

ggAcf(pigs) +
  ggtitle("ACF of monthly pigs slaughtered
          in Victoria")

빅토리아주 월별 돼지 도축량의 ACF

예시: 돼지 도축

ggAcf(pigs) +
  ggtitle("ACF of monthly pigs slaughtered
          in Victoria")

빅토리아주 월별 돼지 도축량의 ACF

Ljung-Box 검정

Ljung-Box 검정은 처음 h개의 자기상관값을 함께 고려합니다.

유의미한 결과(작은 p값)이면 자료가 백색잡음이 아닐 가능성이 큽니다.

Box.test(pigs, lag = 24, fitdf = 0, type = "Lj")

Box-Ljung test
data:  pigs
X-squared = 634.15, df = 24, p-value < 2.2e-16

백색잡음 요약

백색잡음은 완전 무작위 시계열입니다
ACF 그래프 또는 Ljung-Box 검정으로 백색잡음 여부를 판단합니다

연습해 봅시다!

R로 배우는 시계열 예측