Allen's 데이터 맛집

시계열 데이터 분석에서 AR(자기회귀) 모형과 MA(이동평균) 모형은 가장 기본적이면서 중요한 예측 모델 중 두 가지입니다. 이 글에서는 AR 모형, MA 모형, 자기 상관 함수(ACF), 부분 자기 상관 함수(PACF), 그리고 백색잡음에 대해 설명하고, 각각의 중요성과 데이터 분석에서의 역할을 알아보겠습니다. AR(자기회귀) 모형 - 정의: AR 모형은 과거 관측값의 선형 조합으로 현재의 시계열 값을 예측하는 모델입니다. 모델의 주요 매개변수는 'p'로, 과거 'p' 기간의 데이터가 현재 값을 예측하는 데 사용됩니다. - 장단점 및 사용처: AR 모형은 시계열 데이터의 시간적 변동을 설명하는 데 강력합니다. 특히, 시간에 따라 자기 상관성을 보이는 데이터에 적합합니다. 그러나 고정된 패턴이나 계절성을..

비정상 시계열 데이터는 많은 분석 모델에서 문제를 일으킬 수 있으며, 이를 정상 시계열로 변환하는 과정은 시계열 분석에서 필수적인 단계입니다. 이 글에서는 비정상 시계열을 정상 시계열로 전환하는 다양한 방법과 그 장단점, 그리고 적절한 사용처에 대해 설명하겠습니다. 차분(Differencing) - 설명: 차분은 연속된 관측치 간의 차이를 계산하는 과정입니다. 이 방법은 시계열 데이터의 트렌드나 계절성을 제거하는 데 유용합니다. - 장점: 구현이 간단하고, 계절성이나 트렌드로 인한 비정상성을 효과적으로 제거할 수 있습니다. - 단점: 데이터의 변동성이 큰 경우, 차분만으로는 충분한 정상성을 확보하기 어려울 수 있습니다. - 적용 사례: 주식 가격이나 경제 지표 같은 금융 시계열 데이터에서 트렌드를 제거하..

데이터 과학과 통계 분석의 세계에서 시계열 데이터는 중요한 역할을 합니다. 특히 경제, 금융, 기상학 등 다양한 분야에서 시계열 분석은 필수적인 도구가 되었습니다. 이 글에서는 시계열 데이터의 정의와 분석의 핵심 개념 중 하나인 정상성에 대해 살펴보겠습니다. 시계열 데이터란? 시계열 데이터는 시간 순서대로 정렬된 일련의 관측치를 말합니다. 이 데이터는 시간의 흐름에 따라 어떤 현상이 어떻게 변화하는지를 보여줍니다. 예를 들어, 매일의 주식 가격, 월별 기온 변화, 분기별 GDP 성장률 등이 시계열 데이터에 해당합니다. 정상성이란 무엇인가? 정상성(Stationarity)은 시계열 데이터가 시간의 흐름에 따라 그 통계적 속성이 일정하게 유지되는 성질을 말합니다. 구체적으로는 평균, 분산, 공분산이 시간에 ..