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Trivariate Time Series PlotsR/TimeSeries 2019. 9. 19. 11:22
# 패키지 설치하기와 로딩하기 install.packages("tsDyn") install.packages("sm") library(tsDyn) library(sm) # 그래픽 화면 분할하기 : 2행*3열 par(mfrow = c(2, 3)) # 그래프 작성하기 tsDyn::autotriples(lynx, type = "levels") tsDyn::autotriples(lynx, type = "persp") tsDyn::autotriples(lynx, type = "image") tsDyn::autotriples(lynx, type = "lines") tsDyn::autotriples(lynx, type = "points") [출처] R프로그램에 기반한 시계열 자료 분석, 이재길 지음, 황소걸음아카데미,..
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Bivariate Time Series PlotsR/TimeSeries 2019. 9. 19. 11:15
# 패키지 설치하기와 로딩하기 install.packages("tsDyn") install.packages("sm") library(tsDyn) library(sm) # 그래픽 화면 분할하기 : 2행*3열 par(mfrow = c(2, 3)) # 그래프 작성하기 tsDyn::autopairs(lynx, type = "levels") tsDyn::autopairs(lynx, type = "persp") tsDyn::autopairs(lynx, type = "image") tsDyn::autopairs(lynx, type = "lines") tsDyn::autopairs(lynx, type = "points") tsDyn::autopairs(lynx, type = "regression") [출처] R프로그램..
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차분 및 Box-Cox transformation 적용 사례R/TimeSeries 2019. 9. 18. 11:45
# 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
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olsrr 패키지를 이용한 회귀분석에서의 변수선택R 2019. 7. 23. 15:53
install.packages("olsrr") library(olsrr) # All possible regression olsrr::ols_step_all_possible(model) # Stepwise backward regression olsrr::ols_step_backward_p(model) # Stepwise forward regression olsrr::ols_step_forward_p(model) # Stepwise regression olsrr::ols_step_both_p(model)