Time Series [Time Series 📉][Forecasting :Principles and Practice] AR, MA, ARMA, ARIMA 개념 정리 X축을 Lag(현재 데이터와의 시점 차이)로 설정하고, Y축을 ACF(Autocorrelation Function)으로 시각화하였을 때 주기적으로 나타나는 패턴이 없으면 Stationary Process로 볼 수 있습니다. yt 로 하고, 이전 시점의 시계열(Lagged Data)인 [yt−1 ,yt−2 ,...,yt−p ]를 독립변수(Independent Variable)로 갖는 모델을 의... Time SeriesStatisticsStatistics
[Time Series 📉][Forecasting :Principles and Practice] AR, MA, ARMA, ARIMA 개념 정리 X축을 Lag(현재 데이터와의 시점 차이)로 설정하고, Y축을 ACF(Autocorrelation Function)으로 시각화하였을 때 주기적으로 나타나는 패턴이 없으면 Stationary Process로 볼 수 있습니다. yt 로 하고, 이전 시점의 시계열(Lagged Data)인 [yt−1 ,yt−2 ,...,yt−p ]를 독립변수(Independent Variable)로 갖는 모델을 의... Time SeriesStatisticsStatistics