분류 전체보기212 시계열 분해(Time Series Decomposition) 시계열 분해(Time Series Decomposition)는 시계열 데이터를 그 안에 내재된 다양한 구성 요소 또는 성분으로 분해하는 과정을 의미합니다. 이러한 분해를 통해 시계열 데이터의 특성을 더 잘 이해하고, 추세, 계절성, 순환 및 불규칙성과 같은 구성 요소를 분석할 수 있습니다. 시계열 분해는 일반적으로 다음 네 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 1. 추세요인 (Trend Component): 추세요인은 데이터가 오랜 기간 동안 지속적으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타냅니다. 추세요인은 장기적인 변동 패턴을 나타내며 주로 경향성을 분석할 때 중요한 역할을 합니다. 2. 계절요인 (Seasonal Component): 계절요인은 데이터에 주기적으로 나타나는 패턴을 나타냅니다. 예를 들어, .. 2023. 9. 30. 시계열 분석에서의 정상성 만족 시계열 분석은 데이터가 시간에 따라 변하는 패턴을 이해하고 예측하는 통계적 분석 방법입니다. 정상성(Stationarity)은 시계열 데이터가 안정적인 패턴을 갖고 있는지 여부를 판단하는 중요한 개념입니다. 정상성을 가진 시계열 데이터는 다음과 같은 특징을 갖습니다. 1. 평균이 일정 (Constant Mean): 정상성을 가진 시계열 데이터는 시간에 따라 평균이 일정합니다. 다시 말해, 데이터 포인트의 평균값이 시간이 지나도 크게 변하지 않습니다. 2. 분산도 일정 (Constant Variance): 정상성을 가진 시계열 데이터는 분산(데이터의 흩어짐 정도)이 일정합니다. 시간에 따라 분산이 크게 변하지 않습니다. 3. 공분산도 특정 시점에서 t, s에 의존하지 않고 일정 (Constant Covar.. 2023. 9. 29. 회귀분석에서의 변수 선택법: 전진선택법, 후진소거법, 단계별 방법 회귀분석에서 변수 선택은 모델의 복잡성을 관리하고 예측 성능을 향상하는 중요한 단계입니다. 다음은 변수 선택을 위해 사용되는 세 가지 주요 방법인 전진선택법, 후진소거법, 그리고 단계별 방법에 관한 설명입니다. 1. 전진선택법 (Forward Selection): 개념: 전진선택법은 아무런 독립 변수도 포함하지 않은 상태에서 시작하여 가장 중요한 독립 변수부터 순차적으로 모델에 추가하는 방법입니다. 과정: 아무 독립 변수도 포함하지 않은 모델로 시작합니다. 모든 독립 변수를 하나씩 추가하고, 각 단계에서 가장 유의미한 변수를 선택합니다. 변수를 추가하는 단계를 반복하며 더 이상 유의미한 변수를 찾을 수 없을 때까지 진행합니다. 2. 후진소거법 (Backward Elimination): 개념: 후진소거법은.. 2023. 9. 28. 회귀분석: 데이터 분석의 핵심 도구 회귀분석은 통계학과 데이터 분석에서 핵심적인 기법 중 하나로, 변수 간의 관계를 파악하고 예측하는 데 사용됩니다. 이 기법은 종속 변수(예측하고자 하는 변수)와 한 개 이상의 독립 변수(예측에 사용되는 변수) 사이의 관계를 모델링하고 설명하는 데 사용됩니다. 회귀분석은 다양한 분야에서 활용되며, 예측, 인과관계 파악, 변수 간의 영향력 분석 등 다양한 목적으로 활용됩니다. 회귀분석의 주요 종류: 선형 회귀 분석 (Linear Regression): 가장 기본적인 회귀 분석으로, 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수를, 다중 선형 회귀는 여러 개의 독립 변수를 사용합니다. 로지스틱 회귀 분석 (Logistic Regression): 이진 분류 문제에 사.. 2023. 9. 27. 이전 1 ··· 34 35 36 37 38 39 40 ··· 53 다음
