안정성2 시계열 안정성 테스트 - ADF and KPSS 테스트 (feat. 파이썬) 앞서 시계열 데이터 분석 및 예측을 위한 완벽 가이드에서 시계열 데이터 분석에 있어 데이터의 안정성(Stationary)을 확인하는 것이 중요함을 소개해 드렸습니다. 이번에는 파이썬으로 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 테스트와 KPSS (Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin) 테스트를 수행하는 방법에 대해서 설명해 드리겠습니다. 라이브러리 Import import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('fivethirtyeight') 시계열 데이터는 야후 파이낸스에서 가져오겠습니다. 만약 yfinance 라이브러리가 설치가 안되었다면, 아래의 명령어를 통해서 설치해 주세요. !pip insta.. 2020. 12. 25. 시계열 데이터 분석 및 예측을 위한 완벽한 가이드 금융 시장의 추세 또는 전기 소비량을 예측하는 모델에서 시간은 중요한 요소입니다. 예를 들어, 전기 생산량이나 전기 요금을 조정하기 위해 하루 중 어느 시간에 전력 소비가 가장 많을지 예측하는 것은 생각해 볼 수 있습니다. 시계열은 단순히 시간 순서로 정렬된 일련의 데이터 포인트입니다. 시계열 모형에서 시간 정보는 독립 변수이며 최종 목표는 일반적으로 미래를 예측하는 것입니다. 시계열 데이터를 다룰때 다음의 두가지를 중요하게 고려해야 합니다. 시계열의 안정성(by examining stationary test) 시계열의 주기적인 변동성을 의미하는 계정성(seasonality) 오차항의 자기상관(by examining Durbin-Watson statistics) 이번 포스팅에서는 시계열의 다양한 특성과 .. 2020. 12. 11. 이전 1 다음
