KUBIG 2022-2 활동 블로그

본 포스팅은 김성범 교수님의 강의 https://www.youtube.com/watch?v=noFCkN6gXZ4&list=PLpIPLT0Pf7IqSuMx237SHRdLd5ZA4AQwd&index=8 Exponential Smoothing(지수 평활법) 를 참고하여 작성되었습니다. 작성자:15기 고태영 1. 구간 평균법 과거 시점의 일정기간(N)의 (산술)평균으로 다음 시점을 예측 실제 데이터 적용 N=3일때, t=6에서의 구간평균치는 어떻게 구할까? (72+28+70)/3=56.67 구간평균법의 한계 1. 과거 N개의 데이터에 동일한 가중치를 준다 2. 미래의 예측값이 모두 동일하다. 언제 사용하는 것이 좋을까? 특별한 trend, seasonal variation이 없는 데이터, 일정한 크기로 움직이는..

심화 스터디/시계열 2022. 9. 25. 00:26

본 포스팅은 김성범 교수님의 강의 https://www.youtube.com/watch?v=5QnR4L3KGz4&list=PLpIPLT0Pf7IqSuMx237SHRdLd5ZA4AQwd&index=8 -Time Series Regression - Part 3 를 참고하여 작성되었습니다. preview 시계열 데이터란? 시간의 흐름에 따라 순서대로 수집되어 시간의 영향을 받게 되는 데이터 시계열 데이터의 구성요소 추세 변동 계절 변동 순환 변동 불규칙 변동 평가 지표 평균제곱오차 (Mean squared error: MSE) 평균제곱근오차 (Root mean squared error: RMSE) 평균절대오차 (Mean absolute error: MAE) 평균절대백분비오차(Mean absolute perce..

심화 스터디/시계열 2022. 9. 23. 23:31

작성자: 15기 최민경 본 포스팅은 https://www.youtube.com/watch?v=pxG4ZlHJ570&list=PLpIPLT0Pf7IqSuMx237SHRdLd5ZA4AQwd&index=6를 를 바탕으로 작성되었습니다. Q1. 시계열 데이터 구성요소 4가지는? A. 추세, 계절, 순환, 불규칙 💡 시계열 회귀분석(TIme Series Regression) yt: t시점에서의 값 TRt: t시점에서의 트렌드 et: error term, 트렌드 부분으로 설명하기 어려운 부분 (설명할 수 없는 부분) Q2. error term의 조건(특징)은? A. iid(independent identically distributed) mean=0, variance=시그마제곱 💡 Trends No Trend : ..

심화 스터디/시계열 2022. 9. 14. 00:35

작성자 : 15기 김지호 본 포스팅은 https://www.youtube.com/watch?v=7Do_hixXCpc&t=1517s - Time Series Regression - Part 1 를 참고하여 작성하였습니다. 1. 시계열 데이터? - 시간의 흐름에 따라 순서대로 수집되어 시간의 영향을 받게 되는 데이터 - 순서가 있고, 연속한 관측치는 서로 연관성을 가짐 ex) 시간에 따른 제품 판매량(Point Of Sales) , 일일 주식 가격, 분기별/연도별 실업자 수, 서울시 오염정도, 특정 제품의 재고량 2. 시계열 데이터 구성요소 불규칙적으로 변동되는 데이터를 분석하려면? 변동 요인을 4가지로 단순화해서 접근 시계열 자료의 특성을 4가지로 가정하면 변동 요인을 파악할 수 있는데, 그 4가지 변동요..

심화 스터디/시계열 2022. 9. 13. 11:16