Data Science/Data Analysis
[Python] AR, MA, ARMA, ARIMA 모델을 이용한 시계열(Time Series) 예측
이제까지 정상성에 대한 판단 방식과 비정상성 데이터를 정상성 데이터로 바꾸는 방법들에 대해 포스팅했다. 기초적인 내용들이지만 이를 토대로 정상성 데이터를 이용한 시계열 데이터(Time Series) 예측(Forecasting)을 수행할 수 있다. 한번 더 시계열의 특성을 짚고 넘어가자면,$$ 시계열 데이터 = 규칙적인 패턴+불규칙적인 패턴 $$으로 볼 수 있다. 이중 규칙적인 패턴은 이전 결과 사이 발생하는 자기상관성과(Autocorrelativeness)과 이후 결과에 편향성을 초래하는 이동평균(Moving Average) 현상으로 구분할 수 있다. 반대로 불규칙적인 패턴은 white noise라 칭하고 평균이 0이며 일정한 분산을 지닌 정규분포에서 추출된 임의의 수치로 정의하고 있는데, 이런 정규분..
