■ 결과 해석 시계열 모델에 매월 +1.6의 추세와 12월에 +22, 2월에 -9.5의 계절 효과가 내재되어 있습니다. AR(1) 계수가 0.55이므로 전월 값이 현재값에 절반 정도 영향을 미칩니다. 2020-04에 +25의 가법 이상값과 2023-01부터 +18의 수준 이동도 반영됩니다. ■ 코드와 의미 R model <- arima(ts_data, order=c(1,0,0), xreg=cbind(ad_spend, visitors, price_idx)) 위 코드는 1차 자기회귀와 광고비(1개월 시차), 방문자수, 가격지수를 외생변수로 포함한 모델을 적합합니다. 흔한 오해 계절 효과와 수준 이동을 같은 것으로 착각하기 쉽습니다. 계절 효과는 정해진 월마다 반복되는 패턴이고, 수준 이동은 특정 시점부터 영구적인 평균 변화를 의미합니다. 따라서 두 현상을 구분해 해석해야 모델 결과를 올바르게 이해할 수 있습니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=183