arima1 시계열 공부 (2) - ARIMA 모형 안녕하세요! 제리입니다. 이번에도 DMQA 김성범 교수님의 ARIMA 모형 강의를 내용을 토대로 작성했습니다. https://www.youtube.com/watch?v=ma_L2YRWMHI&list=PLpIPLT0Pf7IqSuMx237SHRdLd5ZA4AQwd&index=9 정상 프로세스 (Stationary Process) : 시간에 관계 없이 평균과 분산이 일정한 시계열 데이터 정상성 확인 (Autocorrelation Function 패턴) Lag1 : 현 시점과 한 시점 미룬 데이터와의 차이 Lag2 : 현 시점과 두 시점 미룬 데이터와의 차이 PACF(Partial AutoCorrelation Function) : 특정한 패턴 없이 랜덤할 경우 stationary 하다고 할 수 있다 (정상) N.. 2023. 6. 27. 이전 1 다음
