종속변수의 정상성 이해하기 : 시계열 데이터 전처리의 마지막으로 종속변수의 정상성을 살펴봄 1. 정상성 : 시간이 흐름에 따라 "통계적 특성(Stastistical Properties)"이 변하지 않음을 정상이이 있다라고 표현 : "통계적 특성(Stastistical Properties)"이란 모멘텀이라 해서 수학적으로 n차 미분했을 때 통계적 특징(평균, 분산, 공분산 등) 2. 약정상 : 일반적인 정상성을 의미함 : 비 수학적 이해 𝑋𝑖1Xi1, 𝑋𝑖2Xi2, 𝑋𝑖3Xi3, ... have the same distribution. (𝑋𝑖1,𝑋𝑖3)(Xi1,Xi3), (𝑋𝑖5,𝑋𝑖7)(Xi5,Xi7), (𝑋𝑖9,𝑋𝑖11)(Xi9,Xi11), ... have the same joint distributi..

분석 종료를 위한 잔차 진단 : 잔차진단을 위한 통계적 방법을 공부해보자 1. 백색잡음(White Noise) : 백색잡음(Withe Noise)란 패턴이 남아있지 않고 무작위로 야기되는 잡음 : 백색잡음(White Noise)는 2가지 속성을 만족해야 하며 하나라도 만족하지 못하면 모델이 개선의 여지가 있음을 의미함 잔차들은 정규분포이며, 평균 0과 일정한 분산을 가져야 함 잔차들이 시간의 흐름에 따라 상관성이 없어야 함 : 시계열 예측 모델이 실제 현상의 트렌드와 주기를 잘 반영할수록 잔차의 변동이 작아지고 이를 바탕으로 모델 개선 여부를 파악 : 잔차 진단의 결과는 주로 시각화로 확인이 가능하며 추세 및 주기 중 어떤 것을 건드려야할지 의사결정이 됨 2. 진단 방법 1) 정상성 테스트 Augment..