타임시리즈3 [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 2탄 AR(Auto-Regressive) 자기회귀(AR) 모델에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 🌟 AR 모델은 시계열 데이터의 과거 값들을 기반으로 미래 값을 예측하는 모델로, 시간의 흐름에 따른 데이터 패턴을 분석하는 데 매우 유용합니다. 📈 자기회귀(AR) 모델의 개념 🔍 AR 모델은 시계열 데이터의 현재 값이 과거의 값들에 선형적으로 의존한다고 가정합니다. 이는 '자기회귀'라는 용어에서도 알 수 있듯이, 변수가 자신의 과거 값에 대해 회귀하는 것을 의미합니다. 간단한 예시: AR(1) 모델 어제 판매량이 100잔이었다면, 오늘의 판매량을 예측할 때 어제의 판매량을 사용합니다. 이것이 AR(1), 즉 하나의 지연값을 사용하는 모델입니다. AR(p) 모델의 표현 y(t): 시간 t에서의 변수 값 c: 상수항 φ: 자기회귀 계수 ε_t: 오차.. 2024. 1. 19. [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 1탄 SMA & EMA 안녕하세요, 데이터 과학과 금융 분석에 관심 있는 여러분! 오늘은 시계열 예측에서 중요한 역할을 하는 MA(이동 평균), ARMA(자기회귀 이동 평균), ARIMA(자기회귀 누적 이동 평균) 모델에 대해 알아보려고 합니다. 이 모델들은 복잡한 시장 데이터의 패턴을 이해하고 미래의 트렌드를 예측하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글을 통해 각 모델의 기초와 활용 방법을 이해하고, 여러분의 데이터 분석 능력을 한층 더 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA)의 계산 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA): 최근 n개 관측치의 평균을 계산하는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 단기 변동을 평활화하고 추세를 파악할 수 있습니다. 엔.. 2024. 1. 15. [Time Series] 타임시리즈 기초배우기 안녕하세요, 여러분! 🌟 오늘은 '타임시리즈 101'에 대해 알아보는 시간을 가져볼게요. 타임시리즈 데이터가 무엇인지, 그리고 어떻게 예측하는지에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 타임시리즈 데이터에 대한 이해를 넓히고, 예측 방법에 대해 배워보아요! 😊 👉 타임시리즈 데이터 101 👉 타임시리즈 데이터란 무엇일까요? 타임시리즈 데이터는 시간의 흐름에 따라 동일한 주제에 대해 수집된 데이터를 말합니다. 예를 들어, 국가의 GDP, 특정 회사의 주식 가격, 심지어 매초마다 기록된 당신의 심장박동 등이 이에 해당됩니다. 시간 간격을 두고 지속적으로 캡처할 수 있는 모든 것이 타임시리즈 데이터가 될 수 있어요. 📈 🕵️♂️ 타임시리즈 데이터 vs. 교차 단면 데이터 타임시리즈 데이터는 시간에.. 2024. 1. 13. 이전 1 다음
