■ 전체 흐름 · 자료 준비 단계에서는 시계열 변수 생성과 결측값 대체를 먼저 수행합니다. 이때 시계열 길이와 주기를 정확히 지정하지 않으면 이후 모형이 엉뚱한 계절성을 잡을 수 있습니다. · 탐색 단계에서는 도표와 자기·교차상관, 스펙트럼, 정상성 검정을 차례로 시행합니다. ACF와 PACF를 동시에 보지 않으면 차수 선택이 애매해지고, 정상성 검정 결과를 무시하면 차분이 부족하거나 과도하게 적용될 위험이 있습니다. · 분해·평활, 모형 설정, 예측·진단 순으로 진행합니다. 계절분해와 지수평활을 동시에 적용하면 중복된 계절 효과가 남고, ARIMA 모형 선택 시 AIC만 보고 선택하면 과적합 가능성이 높아집니다. 잔차 진단에서 백색잡음 여부를 반드시 확인해야 합니다. ■ R 코드 예시 acf(ts_data, lag.max=20) pacf(ts_data, lag.max=20) adf.test(ts_data) 첫 번째 줄은 자기상관을 시각화하고, 두 번째 줄은 부분자기상관을 보여줍니다. 마지막 줄은 ADF 검정을 수행해 정상성을 검사합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=183