계절성 썸네일형 리스트형 시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week4-1 비정상적 시계열 모형화를 위한 ARIMA 모형 *이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 강의 내용으로 들어가기 전, 먼저 관련 개념들을 명확히 하는 것이 좋을 것 같아 정리해보았다. 추세(Trend): 데이터가 장기적으로 증가하거나 감소하는 경우 이를 추세(Trend)가 존재한다고 한다. 트랜드는 위로 상향하는 upward 일 수도, 아래로 감소하는 downward 일 수도 있으며, 수평적 형태를 띈다면 이를 stationary trend 혹은 horizontal trend라고 한다. 일반적으로 추세를 표현하기 위해, 평균의 변화 즉 선형함수에서의 기울기(Slope)가 존재하면 이를 트랜드라고 하지만, 이것만이 추세의 전부는 아니다. Linear (선형)뿐만 아니라 Quadratic.. 더보기 시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week1-3 홀트-윈터스와 분해법 *이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 추세와 계절성이 있는 시계열에 적용 윈터스 (Winters) 모형 홀트 모형에 계절성 (seasonality)을 추가반영하여 확장시킴 가법 (additive) 모형과 승법 (multiplicative) 모형이 있음 - 강의에서는 승법만 설명 -$s_t$ : 기존 홀트 방법에서는 추세 $bt$ 변수 까지만 존재하였음. Winters에는 계절성 지수 $s_t$가 추가됨. $t=1, \ldots ,m$ -$m$ : 계절성 공식의 $m$은 계절의 주기를 나타내는 것으로, 분기별 데이터의 경우 $m=4$, 월별이면 12, 주별이면 7 $\alpha, \beta, \gamma$의 최적값을 찾는 소프트웨어도 .. 더보기 이전 1 다음
