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$$ M_n^{(1)}=\sum_{t}Z_t/m=(Z_{n-m+1}+Z_{n-m+2}+...+Z_n)/m $$$$ M_n^{(1)}=\sum_{t}Z_t/m=(Z_{n-m+1+...+Z_n)/m $$reveiw. 계절지수평활법 계절 요인이 뚜렷한 자료의 지수평활법이며 가법/승법으로 분리해서 사용가법계절모형시계열의 평균수준이 시간의 흐름에 따라 변화하지만, 분산(그 변동의 폭)이 시간이 흐름에 관계없이 일정한 경우$$ Z_t=T_t+S_t+I_t $$승법계절모형시계열 변동의 폭과 계절주기의 폭이 추세에 비례하여 변화할때 사용$$ Z_t=T_tS_t+I_t $$1. 분해법과 계절조정1) 분해법: 시계열을 분석하는 전통적인 방법으로 이론적으로는 미흡하나 주로 경험에 의존하고 직관적이며 이해가 쉬움(계절성분이 ..

# 데이터 로드load("final.RData")# 데이터 구조 확인str(newresponse) # 환자 정보 데이터셋str(imp_newLYMexpr) # 유전자 발현량 데이터셋# 필요한 패키지 로드library(ggplot2)library(GGally) # 상관관계 매트릭스 시각화library(reshape2) # 데이터 변환 (melt)# gene signature 변수만 선택gene_data

# 필요한 패키지 설치 및 로드install.packages("ggmap")install.packages("dplyr")install.packages("tidyr")library(ggmap)library(dplyr)library(tidyr)# Google Maps API 키 등록 (발급받은 API 키로 대체)register_google(key = "YOUR_GOOGLE_MAPS_API_KEY")# PM_10 데이터 로드pm_data % group_by(년도, PM_Level) %>% summarise(across(all_of(city_columns), sum, na.rm = TRUE)) %>% pivot_longer(cols = -c(년도, PM_Level), names_to = "도시", valu..

#1# 데이터 불러오기hotel_data