K-MOOC 썸네일형 리스트형 시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week2-2 편자기상관함수, AR/MA 표현방식, 후향연산자 *이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 편자기상관함수 (Partial Autocorrelation function, PACF) - 정상적 시계열의 형태를 식별하는데 ACF 외에 PACF의 정보를 활용함. - 내가 고려하고자 하는 시점 $t, t-k$ 사이의 중간 시점들 $(t-1, t-2, ... t-k+1)$에 대한 정보가 주어진 상태의 Correlation. - 따라서 중간값이 없는 $P(1)$의 경우 조건부 확률이 제외되므로, ACF와 동일한 값을 가지게 된다. - 아래 회귀식을 살펴보면 $Z_t$를 설명하기 위해 이전 정보들 $Z_{t-1} ~ Z_{t-k}$의 선형결합을 진행 했을 때, $t-k$의 계수와 동일하다고 볼 수 있.. 더보기 시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week2-1 정상적 시계열과 자기상관함수 *이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 정상적 시계열 (Stationary Time Series) - 실제 시계열은 추세, 계절성을 포함하는 비정상적(non-stationary)인 것이 많다. - 비정상적 시계열은 적절한 변환을 통해 정상적 시계열로 바꿀 수 있다. 강 정상성 (Strong Stationarity) *여기서 결합확률분포(Joint Distribution)란 $X$와 $Y$ 두 개의 변수가 있을 때 그 순서쌍 $(X_i, Y_i)$ 가 동시에 특정한 값을 갖는 확률 $P(X=X_i, Y=Y_i)$을 의미하며, 이를 함수로 나타내면 $f(X,Y)$ 즉 joint probability mass function이 된다. 즉 강.. 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
