인공지능 수첩 ( 시계열 예측, 안정성, 통계치, ADF 검정, 시계열 분해, ARIMA / 유의확률 / 단위근 / 차분 / 추세 / 계절성 / 잔차 / ACF / PACF )
시계열 예측 (Time-Series Prediction) - 시계열: 시간 순서대로 발생한 데이터의 수열 / 매일의 주식 거래 가격을 날짜-가격 형태로 날짜순으로 모아둔 데 이터 ( 이때 날짜가 인덱스 역할을 함. ) - 안정적(Stationary) 데이터에 대해서만 미래 예측이 가능함. 안정성 (= 정상성 = Stationarity) - 시계열 데이터의 통계적 특성이 변하지 않아 안정적인 것 - 시간의 변화에 무관하게 일정한 프로세스가 존재함. - 과거의 데이터에 일정한 패턴이 발견되며, 이는 미래에도 동일하게 반복될 것으로 보임. - 이동평균, 이동표준편차, 자기공분산이 일정해야 함. e.g) t에 무관하게 X(t-4), X(t-3), X(t-2), X(t-1), X(t)의 평균과 분산이 일..
