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에 시계열 정기적으로 수집되고 시간순으로 기록된 수치 데이터의 열을 입력합니다.
이 워크시트에는 행이 50개인 테이블의 처음 몇 행이 표시됩니다. 판매 A 에는 매월 판매되는 컴퓨터 수가 포함되어 있으며 열에 누락된 값이 없기 때문에 유효 증대된 Dickey-Fuller 검정 합니다. 판매 B 는 열이 처음에 누락된 값만 있기 때문에 유효 증대된 Dickey-Fuller 검정 합니다. 끝에 값이 없거나 시작과 끝에 값이 누락된 열도 유효합니다. 판매 C 는 누락된 값이 계열의 두 숫자 사이에 있기 때문에 유효하지 증대된 Dickey-Fuller 검정 않습니다.
| C1 | C2 | C3 |
|---|---|---|
| 판매 A | 판매 B | 판매 C |
| 195000 | * | 195000 |
| 213330 | 195000 | * |
| 208005 | 213330 | 213330 |
| 249000 | 249000 | 208005 |
| 237040 | 237040 | 249000 |
| … | … | … |
회귀 모델을 피팅할 때 평가할 가장 높은 지연 순서를 입력하여 검정 통계량을 계산합니다. 기본적으로 최종 가장 높은 지연 순서는 AIC(Akaike 정보 기준)를 최소화하는 회귀 모델의 순서입니다.
분석을 통해 검정 통계량을 계산하는 데 사용하는 회귀 모형의 최종 최고 지연 순서를 결정하는 기준을 선택합니다. 일반적으로 기본 기준은 최소 AIC 잘 작동합니다.
회귀 모델에 추가 항을 포함합니다. 기본값은 시리즈가 고정되어 있는 경우 계열의 평균이 0이 아님을 나타내는 상수 항을 포함하는 것입니다.
원래 시계열 데이터, 차이 있는 시계열 데이터 또는 두 계열 데이터를 플롯에 모두 표시할지 여부를 선택합니다. 선택한 시리즈의 플롯을 표시하려면 선택합니다 시계열, 자기 상관 및 부분 자기 상관 . 이 옵션이 없으면 결과에 플롯이 포함되지 않습니다.
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