728x90 공부/통계학25 구조변화 검정 (Chow-test) python 경제 분석 등 시계열 데이터를 분석하다보면, 특정 큰 사건 발생으로 경제 지표의 큰 변화가 발생하여 이후 예측에 영향을 주는 경우가 존재합니다. 이를 구조변화라고 하는데, 이번에는 구조 변화가 발생했다는 것을 어떻게 통계적으로 검정할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다. 참고한 사이트는 다음과 같습니다. https://pypi.org/project/chowtest/ chowtest Python implementation of the Chow test (1960). pypi.org https://github.com/jtloong/chow_test GitHub - jtloong/chow_test: Python module to calculate time series Chow break statistics. Py.. 2022. 4. 8. AR(p) 모형 이 포스트는 ARIMA 모형을 다루기 위한 내용으로 AR(p)에 대해 알아보고자 하여 작성하였습니다. ARIMA의 경우 먼저 p,d,q에 대해 파라미터를 지정해야 합니다. 여기서 p가 의미하는 것이 AR(p)라고 할 수 있습니다. p를 구하기 위해서는 ACF plot을 그려서 확인해야 합니다. 이에 대한 내용은 하단 링크를 참고하시면 됩니다. 2022.01.20 - [공부/통계학] - ACF (auto-correlative function, 자기상관함수) python ACF (auto-correlative function, 자기상관함수) python 자기상관함수는 보통 시계열 분석으로 도출된 잔차가 시간의 흐름에 따라 상관성이 존재하는지 확인하는 함수이다. 물론 ARIMA를 시행할 때, p,q를 설정하기.. 2022. 4. 6. 선형회귀 분석2 (회귀계수) python 이전 포스트에 이어서 작성하는 내용입니다. 2022.04.01 - [공부/통계학] - 선형회귀 분석1 (결정계수 구하기) python 선형회귀 분석1 (결정계수 구하기) python 이번 포스트에서는 단순선형회귀 summary를 통해 도출된 결정계수, 회귀계수, 회귀계수의 표준편차, 회귀계수의 T값 등의 의미와 직접 구하는 방법을 알아보고자 합니다. 일반적인 OLS를 파이썬에 signature95.tistory.com 앞선 포스트에서는 결정계수에 대해서 알아보았는데, 이번에는 회귀계수에 대해 알아보고자 합니다. 선형회귀에서 회귀계수는 최소제곱법을 통해서 도출하는데, 잔차를 최소화하는 방식으로 진행됩니다. 여기서 잔차를 식으로 표현하면 다음과 같습니다. 위 식에서 우리는 y_hat이 x와 ß로 표현가능한 .. 2022. 4. 1. 선형회귀 분석1 (결정계수 구하기) python 이번 포스트에서는 단순선형회귀 summary를 통해 도출된 결정계수, 회귀계수, 회귀계수의 표준편차, 회귀계수의 T값 등의 의미와 직접 구하는 방법을 알아보고자 합니다. 일반적인 OLS를 파이썬에서 수행하려면 다양한 라이브러리가 있지만, summary를 통해 OLS 결과를 종합적으로 도출해주는 statsmodels 라이브러리로 이번 파트를 알아보도록 하겠습니다. 먼저 데이터는 보스턴 집값 데이터를 불러오도록 합니다. import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston # 데이터셋 불러오기 housing = load_boston() # feature, target 데이터 설정 feature = pd.DataFrame(housing.data, colu.. 2022. 4. 1. Monte Carlo simulation (몬테카를로 시뮬레이션) python 이전포스트에 이어서 작성하는 내용입니다. 2022.03.25 - [공부/통계학] - 통계적 추론과 바람직한 추정량 python 통계적 추론과 바람직한 추정량 python 통계추론의 의미는 모집단으로부터의 표본에 근거하여 모집단에 대한 정보를 알아내는 과정이라 할 수 있습니다. 먼저 통계추론은 추정(estimation)과 가설검정(hypothesis testing)으로 구분되는데, signature95.tistory.com 이번에는 지난 포스트에서 언급한 BLUE (Best Lenear Unbiased Estimator)의 특성을 몬테카를로 시뮬레이션으로 증명해보려 합니다. 몬테카를로 시뮬레이션은 표본추출 실험으로서 난수를 생성하여 소표본, 유한표본에서 추정량의 형태에 대해 연구하는데 유용하게 사용합니다... 2022. 3. 28. 선형회귀 기초 회귀 Regression은 평균으로 회귀하는 경향이 존재한다. 데이터가 산점도 형태로 분포하고 있다고 가정해보자. 이를 회귀선으로 표현해보면 X(feature)가 특정 값을 취하는 경우 Y(target) 값을 밑의 경우와 같이 구할 수 있다. 이를 다시 표현하면, 소득이 100$에서 1000$까지 100$ 단위별로 10개의 집단이 있고 각각 집단 별로 10개의 데이터가 있다고 가정하자. 이는 다시 말하면, X는 10개의 고정된 값과 그 10개의 Y값을 가진다고 할 수 있다. 만약 X1 집단의 Y평균을 알고 싶다면, 식은 E(Y|X1)의 형태로 쓸 수 있다. E(Y|X1)를 조건부 확률값이라 하고 의미는 X1 집단에 대한 Y의 기대치로 X1 집단 내의 Y값 평균을 의미하는 것이다. 예시로 본다면 각 집단별.. 2022. 3. 24. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90
