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시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 계절성(Seasonal), 불규칙 요소(Random, Residual)

시계열 데이터란? 시간에 순차적으로 관측한 값들의 집합이며, 예측 모델에서 시간을 변수로 사용하는 특징이 있다. 시계열 데이터 분석이란? 과거 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 값을 예측하는 방법으로, 과거의 패턴이 미래에도 지속된다는 데이터의 안정성이 기본적인 가정으로 필요하다. 시계열 분해법이란? What is Time Series Decomposition? 시계열 데이터를 추세/순환/계절/불규칙 요소로 분해하는 기법이다. 추세(Trend)란? 데이터가 장기적으로 증가하거나 감소하는 것이며, 추세가 꼭 선형적일 필요는 없다. 순환(Cycle)이란? 경기변동과 같이 정치, 경제, 사회적 요인에 의한 변화로, 일정 주기가 없으며 장기적인 변화 현상이다. 계절성(Seasoanl)이란? 주, 월, 분기, 반기..

[시계열 자료 분석] R에서 AirPassengers 데이터 선형계절추세모형 적합시키기

R에서 AirPassengers 데이터 선형계절추세모형(linear and seasonal trend model)에 적합시키는 방법 AirPassengers 데이터는 ts 타입의 데이터로, 1949년부터 1960년까지 매 월 한 포인트의 데이터를 가지고 있다. > AirPassengers Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec1949 112 118 132 129 121 135 148 148 136 119 104 1181950 115 126 141 135 125 149 170 170 158 133 114 1401951 145 150 178 163 172 178 199 199 184 162 146 1661952 171 180 193 181 183 218 230 ..

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