2020년 2학기 시계열해석 과목을 수강하며 진행한 개인 프로젝트입니다.

• 기간: ‘20.10. ~ ‘20.12. (2개월)
• 언어: SAS(90%), R(10%)
• 알고리즘 : SARIMA
• 활용한 데이터
  • 기관: 질병관리청
  • 출처: 질병관리청> 감염병포털(https://www.kdca.go.kr/npt/biz/npp/nppMain.do)
  • 기간: 2006.01 ~ 2020.11 (총 179달)
  • 구분: 전수감시감염병>감염병명> 2급> 수두> 발생 수, 환자분류> 전체
• 주요 내용
  • 분포에 근거해 Holt-winters 승법계절지수 평활법 적합했으나 평활상수, 과적합, 예측 오차 랜덤성에서 문제 발생
  • 로그 변환, 시차 차분, 계절 차분으로 SARIMA 후보 모형 4개 선정
• 주요 결과 및 배운점
  • SARIMA(0,1,1)(0,1,2)12 모형 구축으로 코로나 19이후 수두 발생 건수 예측값 추정
  • 처음부터 올바르게 문제를 정의하는 것의 중요성 학습 및 새로운 발견은 이론적 지식에 기반함을 깨달음

• 제 1 장 서론

  • 제1절 분석 필요성
  • 제2절 자료 설명 및 특징
  • 제3절 예상결과

• 제 2 장 본론

  • 제1절 모형계획
    • Ⅰ. Winters의 승법계절지수평활법
    • Ⅱ. ARIMA 모형 적합
      • 1. 모형 탐색
      • 2. 모형 비교
  • 제 2절 최종 모형 적합 및 예측값 추정

• 제 3 장 결론