시계열분석1 ARIMA 모델을 사용한 시계열분석 ⚠️ 통계 하나도 모르는 주인장입니다. ARIMA Model ARMA 모델은 정상성이 있다는 것을 가정한 상황에서 사용하는 반면, ARIMA 모델은 차분이라는 개념을 통해 non-stationary한 상황에서 좀 더 나은 예측을 하는 것이 목표 따라서 ARMA모델에 차분이라는 차수 d가 포함되어 ARIMA(p,d,q)로 표현 차분 차수 d : 시계열 plot을 보고 정상성 여부를 확인하고, 차분을 진행하고, 차분 후의 plot을 보고 여부를 확인하는 프로세스로 진행한다. p, q : p, q의 경우 보통 ACF(Autocorrelation function)와, PACF(Partial Autocorrelation function)를 보고 결정한다. ACF는 k lag 단위로 구분된 시계열 관측치 X_t와 .. 2023. 11. 15. 이전 1 다음
