반응형 시계열 모형1 시계열 분석 1. 시계열 자료 1) 개요 - 시계열 자료 : 시간의 흐름에 따라 관찰된 값들 - 시계열 데이터의 분석 목적 : 미래의 값을 예측, 특성 파악(경향, 주기, 계절성, 불규칙성 등) 2) 정상성 (3가지를 모두 만족) - 평균이 일정(모든 시점에서 일정한 평균을 가짐) - 분산도 일정 - 공분산도 특정 시점에서 t, s에 의존하지 않고 일정 3) 시계열 모형 - 자기회귀모형(AR) : p시점 전의 자료가 현재 자료에 영향을 주는 모형 * ACF는 빠르게 감소, PACF는 절단점이 존재 -> AR(절단점 -1로 계산) - 이동평균모형(MA) : 같은 시점에 백색 잡음과 바로 전 시점의 백색 잡음의 결합으로 이뤄진 모형 * ACF는 절단점이 존재, PACF는 빠르게 감소 4) 분해 시계열 - 시계열에 영향을.. 2021. 11. 10. 이전 1 다음 반응형
