고양이는 털털해

시계열모형을 이용한 예측 목차 1. ARIMA 모형의 진단 1) 과대적합진단 2) 잔차분석 2. ARIMA 모형의 예측 1) AR 모형의 예측 2) MA 모형의 예측 3) ARMA 모형의 예측 4) ARIMA 모형의 예측 3. 변동성 모형 작성 및 예측 1) ARCH 모형 2) GARCH 모형 1. ARIMA 모형의 진단¶ 추정한 모형이 타당한지를 검토한다. 1) 과대적합진단을 통해 간결원칙으로 정한 간결한 모델보다 복잡한 모형이 더 설명력이 있는지를 판단한다. 2) 잔차분석을 통해 추정한 모델의 예측값에 대한 잔차가 랜덤한지 판단한다. In [1]: shhh % log() %>% diff() %>% na.omit() %>% pacf() 부분자기상관도표를 그려보면 2기에서 유의하게 큰 값이 있는 것처럼 ..

예측의 개요, 예측 데이터 살펴보기 conda install -c r r-essentials 주피터 환경에서 r 실행 시계열참고도서 시계열 패키지 참고 예측의 개요¶ 예측이란? 미래의 시점에서의 사건을 사전에 추측하는 것 예측의 필요성 불확실한 미래에 대한 합리적이고 효율적인 의사 결정을 지원하기 위하여 예측을 하고 예측을 참고하여 의사 결정을 한다. 예측의 과정 및 방법¶ 예측의 과정 목표수립 -> (데이터 있는지 살펴보기) -> 정보수집 (수치정보, 판단정보) -> (수치 살펴보기) -> 예측실시 (수치, 판단정보 결합해서 예측) -> 예측평가 (문제 있으면 cycle 돌려서 수시로 예측) 주관적 예측과 객관적 예측 주관적 예측 : 전문가가 전문적 지식을 바탕으로 하는 예측. 수치 정보가 충분하지 않..