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이동평균법 이란? 본문
이동평균법은 시계열 데이터에서 사용되는 통계적 기법 중 하나로, 데이터의 변동을 줄이고 추세를 부드럽게 만들기 위해 사용됩니다. 이 기법은 데이터 포인트들의 평균을 계산하는 것으로, 시간에 따라 이동하는 창을 사용하여 계산됩니다. 이동평균은 데이터 포인트의 변동을 줄이고 추세를 파악하는 데 유용합니다.
장점:
1. 추세 파악: 데이터의 장기적인 추세를 파악하는 데 유용합니다.
2. 데이터 스무딩: 데이터의 불규칙한 변동을 줄여서 시계열 데이터의 패턴을 부드럽게 만들어줍니다.
3. 간단하고 직관적: 계산 방법이 간단하고 이해하기 쉬우며, 빠르게 적용할 수 있습니다.
단점:
1. 지연 현상: 이동평균은 시간에 따라 데이터를 평활화하기 때문에 예측값이 입력 데이터에 비해 시간적으로 지연될 수 있습니다.
2. 정확성 제한: 이동평균은 데이터의 전반적인 추세를 파악하는 데 유용하지만, 특정한 시점의 세부적인 특징을 파악하기에는 한계가 있습니다.
사용 시기:
1. 시계열 데이터 분석: 추세를 파악하고 예측할 때 유용합니다.
2. 잡음 제거: 데이터의 불규칙한 변동을 제거하여 신호와 잡음을 구분할 때 사용할 수 있습니다.
간단한 이동평균의 계산 방법은 다음과 같습니다:
1. 이동평균 창의 크기를 정합니다. 이는 몇 개의 연속된 데이터 포인트를 포함할 것인지를 나타냅니다.
2. 이동평균 창을 데이터셋의 처음부터 시작하여 이동시킵니다.
3. 각 위치에서 이동평균 창에 속하는 데이터 포인트들의 평균을 계산합니다.
4. 계산된 평균 값을 새로운 데이터 포인트로 사용하여 이동평균 시계열을 생성합니다.
예를 들어, 7일 이동평균을 계산하는 경우, 각 날짜마다 지난 7일간의 데이터 포인트들의 평균을 계산하여 새로운 시계열을 생성합니다. 이렇게 함으로써 시계열 데이터의 불규칙한 요소를 줄이고, 데이터의 장기적인 추세를 파악할 수 있게 됩니다.
이동평균은 데이터의 부드러운 추세를 파악하는 데 유용하며, 특히 시계열 데이터에서 주기적인 변동이나 잡음을 제거하는 데 사용됩니다. 또한 이동평균을 사용하여 데이터의 추세를 예측하거나 분석하는 데도 활용될 수 있습니다.
이동평균은 많은 분야에서 사용되며, 주식 시장에서 주가의 추세를 분석하거나 기상 데이터에서 일별 기온의 추이를 파악하는 데도 활발하게 사용됩니다.
