이중지수평활법 썸네일형 리스트형 시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week1-2 지수평활법 *이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 지수평활법(Exponential Smoothing) 평활치를 구하는데 전체 데이터를 사용하며 시간에 따라 다른 가중치를 줌 과거로 갈수록 지수적으로 감소하는 가중치 사용 단순 지수평활(Simple Exponential Smoothing) 시계열 데이터가 수평적 패턴인 경우 사용 $\alpha$ = $[0,1]$, $\alpha$가 클 수록 현재 시점에 더 가중치를 둔다 알파가 작을 수록 변동이 심한 현재 시점보다는 과거의 시점에 더 가중치를 둠으로서 Smoothing 효과가 더 커진다. 최근 데이터와 이전 지수평활의 가중평균 아래 그림을 통해 볼 수 있듯이, $\alpha$가 적을 때가 훨씬 평활.. 더보기 이전 1 다음
