불규칙요인1 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. 이전 1 다음
