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시계열 분석은 미래 사건을 예측하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 과거 데이터 포인트를 사용하여 미래 이벤트를 예측하는 데 사용할 수 있는 모델을 구축하는 통계 분석의 한 형태입니다.
시계열 분석은 다음과 같은 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다.
시계열 분석에 사용할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
이러한 각 방법에는 고유한 강점과 약점이 있습니다. 사용할 방법의 선택은 해결하려는 특정 문제에 따라 다릅니다.
이 게시물에서는 SARIMA 모델에 중점을 둘 것입니다. SARIMA는 계절 자동회귀 통합 이동 평균을 나타냅니다. 데이터에 계절성이 있을 때 사용하는 일종의 ARIMA 모델입니다.
SARIMA 모델은 과거 값을 기반으로 시계열의 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다. 모델은 예측을 할 때 데이터의 계절성을 고려합니다.
SARIMA 모델은 세 가지 구성 요소로 구성됩니다.
AR 구성 요소는 데이터의 자기 상관을 모델링하는 데 사용됩니다. I 구성요소는 데이터의 비정상성을 모델링하는 데 사용됩니다. MA 구성 요소는 데이터의 이동 평균을 모델링하는 데 사용됩니다.
SARIMA 모델은 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 방법을 사용하여 데이터에 적합합니다. MLE는 통계 모델의 매개변수를 추정하는 방법입니다.
SARIMA 모델이 데이터에 적합하면 시계열의 미래 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
SARIMA 모델을 사용할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
데이터가 고정되지 않은 경우 차이를 통해 고정적으로 만들 수 있습니다. 차이는 현재 값에서 이전 값을 빼는 과정입니다.
데이터가 계절적으로 고정되지 않은 경우 계절 차분을 통해 계절적으로 고정적으로 만들 수 있습니다. 계절 차이는 현재 값에서 이전 값을 빼는 과정이지만 특정 기간만큼 떨어져 있는 값에만 해당됩니다.
데이터가 고정되면 SARIMA 모델이 데이터에 적합할 수 있습니다. SARIMA 모델에는 세 가지 매개변수가 있습니다.
SARIMA 모델은 예측값과 실제값 사이의 오차를 최소화하는 p, d, q 값을 찾아 데이터에 적합합니다.
SARIMA 모델이 데이터에 적합하면 시계열의 미래 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. SARIMA 모델에 의한 예측은 시계열의 과거 값을 기반으로 합니다.
SARIMA 모델은 시계열의 미래 값을 예측하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 SARIMA 모델에 의해 만들어진 예측은 모델을 맞추는 데 사용되는 데이터만큼만 정확하다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.