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[Forecasting] 예측 데이터 1. 시계열의 정의 1) 시계열이란? 시간에 따라서 관측된 자료를 말한다. 관측 시점과 관측시점 사이의 시차간격이 중요하다 $Y_t$ : t=1, 2, 3, ... 시간 t를 하첨자로 표현한다. 2) 횡단면 데이터 3) 시계열의 예 경제 시계열 : 국내총생산(GDP), 소비자 물가지수 등 물리 시계열 : 일일 강수량, 기온, 지짂 발생 건수 등 경영 시계열 : 상품의 판매량, 매출액 인구 시계열 : 총인구, 농가수 통신공학 시계열 : (0,1)-확률과정 사회 시계열 : 교통사고 건수, 범죄발생 수 2. 시계열 도표 시간의 경과에 따라 시계열 값이 변하는 것을 그림으로 나타낸 것이다. 직관적으로 시계열 자료가 가지는 특징을 파악할 수 있다. ex) 1인당 국민소득 3. 시계열의 변동요인 1) 시계열의 정보.. 2022. 4. 6.
[Forecasting] 예측이란? 우리는 언제나 미래를 궁금해 하고 미래의 불확실성을 없애고 싶어한다. 리매를 예측해서 미리 예방을 하거나 합리적이고 효율적인 의사결정을 하기 위해 예측이 필요하다. 예측 결과는 시간이 지나면서 실제 결과와 비교된다. 예측 결과와 실제 결과와의 차이를 예측오차라고 하며 이것을 줄이기 위해 노력하고 있다. 예측 사례를 보면 생활과 가장 밀접한 기상예측은 오차가 적을 때도 있고 클 때도 있지만 확률을 통해 예측을 한다. 통계청에서는 저출생 고령화의 우려로 인구를 예측하기 위해 인구수의 추세를 계산한다. 이 때 범위예측을 사용한다. 한국은행에서는 1년에 4회 분기별로 경제성장률을 예측한다. 기간이 멀어질수록 불확실성이 커지기 때문에 fan chart band도 늘어나게 된다. 구글에서는 검색데이터를 분석해서 준.. 2022. 4. 5.
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