TimeSerise 썸네일형 리스트형 [Time Series] 시계열 그래프와 추세, 자기 상관, 백색 잡음 시계열 데이터에서 가장 먼저 그려야 할 것은 바로 시간 그래프(Time plot)이다.즉, 관측값을 관측 시간에 따라 직선으로 연결한 그래프이다. 위 그래프는 아래와 같은 특징을 보여준다.- 1989년은 파업으로 인하여 수송객이 없었던 기간 (3980 인덱스)- 1992년은 수송객이 감소했던 기간이며, 이코노미 좌석이 비즈니스 좌석으로 교체 되었음 (4120-4140 인덱스)- 1991년 후반에는 소송객이 크게 증가했다 (4050 이후)- 관측값이 없는 일부 기간이 있음 (4000 전) 효과적으로 미래 승객수를 예측하기 위해서는 그래프에서 나타나는 이러한 특징을 전부 모델에서 고려해야 한다. 아래는 호주 당뇨병 약 월별 매출에 대한 시계열 그래프이다. 분명하게 증가하는 추세를 확인할 수 있으며, 계절.. 더보기 [Time Series] Preface to this read-along 예측 될 수 있는 것이란? 어떤 사건이나 수량의 예측가능성은 몇 가지 요인에 의존한다.1. 영향을 주는 요인을 얼마나 잘 이해할 수 있는지2. 사용할 수 있는 데이터가 얼마나 많은지3. 예측이 우리가 예측하려는 것에 영향을 줄 수 있는 여부 예를 들어, 전기 수요 예측의 경우 전기 수요가 기온에 영향을 받는 것을 알고 있으며, 날씨에 대한 충분한 데이터가 있기 때문에 정확하게 예측할 수 있다. 하지만 환율 예측의 경우, 데이터는 많지만 환율에 영향을 주는 요인을 잘 모르고, 전 날의 환율은 다음날의 환율에 영향을 미치기 때문에(efficient market hypothesis), 동전 던지기와 비슷한 예측을 할 수 있다.따라서, 주가 예측(Stock Forcasting)과 같은 작업은 전날의 주가를 다음.. 더보기 이전 1 다음
