차분 및 Box-Cox transformation 적용 사례

# 패키지 설치와 로딩하기
install.packages("forecast")
library(forecast)

 

 

# 그래픽 화면 분할하기 : 2행*2열
par(mfrow = c(2, 2))

 

 

# 왼쪽 위의 그림 : 원 데이터
plot(AirPassengers, main = "Air Passengers")

 

 

# 오른쪽 위의 그림 : 차분(difference)한 데이터
plot(diff(AirPassengers), main = "Difference : Air Passengers")

 

 

# Box-Cox transformation을 위한 lambda 구하기
lambda <- forecast::BoxCox.lambda(AirPassengers)
lambda

 

 

# Box-Cox transformation을 통한 새로운 데이터 만들기
AirPassengers_new <- forecast::BoxCox(AirPassengers, lambda)

 

 

# 왼쪽 아래 그림 : Box-Cox transformation한 데이터
plot(AirPassengers_new, main = "Box-Cox : Air Passengers")

 

 

# 오른쪽 아래 그림 : Box-Cox transformation and Difference
plot(diff(AirPassengers_new), main = "Difference & Box-Cox : Air Passengers")

 

 

[출처] R프로그램에 기반한 시계열 자료 분석, 이재길 지음, 황소걸음아카데미, p44