stationary1 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
