MA1 시계열 데이터 분석 - ARIMA 정상성(Stationarity) 정상성(Stationarity)은 시계열 데이터에서 중요한 개념으로, 시간에 따라 평균과 분산이 일정하며 시계열 데이터의 자기상관이 시간에 독립적으로 유지되는 특성을 의미합니다. 정상성을 가진 시계열 데이터는 이전 시간과 미래 시간 사이의 관계가 변하지 않기 때문에 통계 분석이나 예측 모델링이 더 간단하고 신뢰성 있게 수행될 수 있습니다. 정상성을 만족하는 시계열 데이터는 다음의 세 가지 조건을 충족해야 합니다: 시간에 대한 평균이 일정: 시계열 데이터의 평균값은 시간에 따라 크게 변하지 않아야 합니다. 추세나 계절성과 같은 패턴이 없어야 합니다. 시간에 대한 분산이 일정: 시계열 데이터의 분산은 시간에 따라 일정해야 합니다. 데이터의 변동성이 일정하게 유지되어야 합니다... 2023. 9. 2. 이전 1 다음