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..