[시계열 스터디 2주차(엄기영)]

by UKY 2023. 3. 16. 15:34

개인 블로그에 내용을 정리해서, 링크 첨부로 대체하겠습니다.

Week1

https://uky-note.tistory.com/26

시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week1-1 이동평균법

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 시계열 분석 (Time Series Analysis) 하나의 변수에 대한 시간에 따른 관측치를 시계열 또는 시

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week1-2 지수평활법

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 지수평활법(Exponential Smoothing) 평활치를 구하는데 전체 데이터를 사용하며 시간에 따라

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week1-3 홀트-윈터스와 분해법

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 추세와 계절성이 있는 시계열에 적용 윈터스 (Winters) 모형 홀트 모형에 계절성 (seasonality)

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Week2

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week2-1 정상적 시계열과 자기상관함수

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 정상적 시계열 (Stationary Time Series) - 실제 시계열은 추세, 계절성을 포함하는 비정상적(non

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week2-2 편자기상관함수, AR/MA 표현방식, 후향연산자

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 편자기상관함수 (Partial Autocorrelation function, PACF) - 정상적 시계열의 형태를 식별하는데 ACF

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week2-3 AR모형 및 MA모형의 표현 및 성질 규명

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. ARMA ARMA 모형 - AR 과 MA 표현 방식이 결합된 형태 - ARMA(1,1): 시차 1의 변수와 시차 1의 백색

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week2-4 ARMA모형

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. ARMA 모형 두 모형 AR, MA의 복합 형태이므로, 정상성 조건과 가역성 조건이 동시에 필요하

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Week3

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week3-1 ARMA모형의 식별: 시차판정

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 모형의 식별, 추정 및 검증과정 크게 5가지 단계로 구성된다. 단계 1의 경우는 현재 과정

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week3-2 ARMA모형의 파라미터 추정을 위한 최우추정법

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. Week 3-2에서는 단계 4 에서부터의 내용을 다룬다. 시계열 모형 추정방법 최소차승법 (least

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시계열 분석 기법과 응용[Postec 전치혁 교수] Week3-3 최소평균오차 기반의 ARMA 모형 예측치 유도

*이 포스트는 포스택 전치혁 교수님의 K-mooc 강의, 시계열 분석 기법과 응용을 기반으로 작성되었습니다. 시계열 예측 - 시계열 분석의 중요한 목적 중 하나 - 모형을 식별하고, 모수를 추정한 뒤

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