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계절성2

[시계열 분석, Timeseries Analysis] - AR, MA, ARIMA with Python 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 바탕으로 미래의 변화에 대한 추세를 분석방법인 시계열 분석을 다뤄보자. 이 전의 통계분석에선 시계열 분석 중에서 시계열 분해, 정상성에 대해서 정리하며 다뤄보았다. 시계열 분석(Timeseries Analysis) - 시계열 분해, 정상성 with Python 이번엔시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 바탕으로 미래의 변화에 대한 추세를 분석방법인 시계열 분석을 다뤄보자. 이 전글에서 연관분석(지지도, 신뢰도, 향상도)에 대해서 다뤄보며 정리 py-moon.tistory.com 이번에 정리해 볼 내용은 시계열 분석 중에서 시계열 모형인 AR모형, MA모형, ARIMA모형이다. 이 전글에서 사용했던 데이터와 코드를 그대로 가지고 이어서 진행해보고자 한다. 먼저, AR(Au.. 2023. 1. 28.
[시계열 분석, Timeseries Analysis] - 시계열 분해, 정상성 with Python 이번엔시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 바탕으로 미래의 변화에 대한 추세를 분석방법인 시계열 분석을 다뤄보자. 이 전글에서 연관분석(지지도, 신뢰도, 향상도)에 대해서 다뤄보며 정리해 봤다. 연관분석(Association Analysis) with Python 사건의 연관규칙을 찾아내는 연관분석에 대해서 정리해 보자. 이 전글에선 군집분석 중에서 비계층적 군집분석(K-means, 혼합분포)에 대해서 정리하며 다뤄보았다. 군집분석(Clustering) - 비계층적 py-moon.tistory.com 시계열 분석 안에서 시계열 분해는 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 잔차(Residual)로 분해하는 기법이다. 여기서 추세와 계절성은 시간의 요인이고, 잔차(불규칙요인)는 외부요인이다. a.. 2023. 1. 20.