6.4.1. 정의, 응용, 기법
November 19, 2016
정의 시계열의 정의: 시간 순서에 따라 정렬된 변수값의 수열. 이 때, 나눈 시간 간격은 정확하게 같다.
산업 데이터에서 시계열을 종종 접한다 응용: 시계열 모델은 두 경우에 사용한다.
- 관측 데이터를 주는 원인과 구조를 이해하기 위해.
- 모델을 맞추고, 예측이나 되먹임/앞먹임Feedback/Feedforward 제어를 모니터링 하기 위해.
시계열 분석 응용 예시
- 경제 예측
- 판매 예측
- 예산 분석
- 주식 시장 분석
- 수익 추정
- 공정과 품질 관리
- 재고 상황 연구
- 업무량 추정
- 공익사업 연구
- 인구 조사 분석
이 외에도 많다.
시계열을 모델링하고 예측하는 많은 방법들이 있다 기법: 시계열 모델을 맞추는 것은 힘들지만 중요하면서 도전적인 일이라고 할 수 있다. 다음에 소개할 기법을 포함하여 모델을 맞추는 다양한 방법이 있다.
- 박스-젠킨스 ARIMA 모델
- 박스-젠킨스 다변량 모델
- 홀트-윈터스Holt-Winters (단일, 이중, 삼중) 지수 평활법smoothing
이 글에서는 적절한 기법을 선택하는 것까지 다루지는 않는다. 다음과 같은 기본적인 평활법부터 본격적인 설명을 시작하겠다.
- 평균법
- 지수 평활법
이 절의 뒷 부분에서 박스-젠킨스 모델링 방법과 다변량 시계열을 다룰 것이다.