Statistics Basic2022. 5. 7. 22:43[시계열 분석] ARIMA 예측 모델 , 정상성과 자기상관
1. 정상성 (Stationary) 시계열 데이터의 특성이 시간의 흐름에 따라 변하지 않는다는 것을 의미. 정상 시계열은 장기적으로 예측 가능한 패턴을 갖지 않으며, 시계열 그래프는 일정한 변동폭(일정한 분산)을 가지며, 대체로 수평에 가까운 패턴(일정한 평균)을 보인다. 즉, 데이터가 정상성을 보인다는 것은 평균과 분산이 안정화 되어 있어 분석하기 쉽다는 것을 의미. 1) 비정상성(non-stationary) : 추세나 계절요인은 시간이 경과하면서 관측값에 영향을 미치기 때문에 추세 성분이나 계절 성분을 갖는 시계열 2) 정상성(stationary) : 불규칙 성분만으로 구성된 시계열은 정상적. 어느 시점에서 관찰하든 관측값은 불규칙한 변동을 제외하면 동일한 모습을 가짐. 추세나 계절 요인이 포함되어 ..