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시계열 데이터는 추세, 계절성, 주기 등의 패턴이 복합적으로 섞인 형태를 지닐 수 있다. 여러 요인이 합쳐진 데이터를 단번에 파악하기는 어렵지만, 각 요인을 분리하면 데이터를 쉽게 파악하는데 도움이 된다. 그래서 이 글에서는 R에 내장된 1920~1939년 Nottingham의 월 평균 기온이 담긴 nottem 데이터를 사용해서 4가지의 시계열 분해법을 간단히 소개하고자 한다. 1) 고전적인 분해 고전적인 분해법은 대부분의 시계열 분해의 기반이 될 정도로 비교적 단순하게 사용할 수 있다. 분해 방법에 대해 간단히 설명하자면 다음과 같다. 우선, 이동평균을 사용하여 추세-주기 성분을 계산한 후에 추세를 제거한 시계열을 계산한다. 그 다음, 계절별 추세를 제거한 평균에서 추세-주기 성분 값을 제외한 나머지 ..