# 시계열 자료 -ARIMA모형으로 미래 예측

library(forecast)
AirPassengers
str(AirPassengers)
plot(AirPassengers)

plot(stl(AirPassengers,s.window = "periodic"))#s.window = 쪼개본다는 뜻

library(tseries)
adf.test(diff(log(AirPassengers)),alternative = "stationary",k=0) #안정적인 데이터인지 불안한데이터인지 확인 p값이 0.05보다 작음 그래서 안정적인 데이터

library(forecast)
auto.arima(diff(log(AirPassengers))) #diff(log(AirPassengers))안정적 시계열을 위한 수식

#별도의 아리마 모양 따로 만들기

fit <- arima(log(AirPassengers),c(1,0,1), seasonal = list(order=c(0,1,1), period=12))
fit
pred <-predict(fit,n.ahead=10*12)
pred             
x11()
ts.plot(AirPassengers,2.718^pred$pred,log="y",lty=c(1,3)) #오른쪽 점선은 예측값