728x90 Stationary2 Differential (차분) python 차분을 하는 이유는 non-stationary한 데이터를 차분을 통해 stationary하게 만들어주는 것이다. 데이터를 안정화하는 작업은 제곱, 로그화, 루트, 차분이 있는데 이번에는 차분을 해볼 것이다. 정상성에 대해서는 다음 포스트를 참고하면 된다. 2022.01.19 - [공부/모델링] - Stationary test (정상성 검정) python Stationary test (정상성 검정) python 시계열 데이터를 다루게 된다면, 정상성 검정이라는 것을 시행해야 한다. 시계열 데이터를 통해 회귀를 하게 된다면, 이는 과거 데이터를 가지고 미래를 예측하는 것과 같다. 따라서 통계적 속 signature95.tistory.com 이번에는 정상성 검정 포스트에서 다룬 데이터를 기반으로 차분을 진행해.. 2022. 1. 19. Stationary test (정상성 검정) python 시계열 데이터를 다루게 된다면, 정상성 검정이라는 것을 시행해야 한다. 시계열 데이터를 통해 회귀를 하게 된다면, 이는 과거 데이터를 가지고 미래를 예측하는 것과 같다. 따라서 통계적 속성이 일정해야 미래 데이터의 예측에 대한 신뢰성이 보장된다고 할 수 있을 것이다. 다음 그래프를 살펴보자 1번째 그래프는 정상성이 보장된 그래프이다. 이를 보면, 데이터의 분산이 평균을 중심으로 시간의 흐름에 따라 일정하게 유지되는 것을 확인할 수 있다. 반면 2번째 그래프는 분산이 일정하지 않고 추세도 하향하는 것을 볼 수 있다. 그렇다면, 회귀분석을 통해 미래를 예측하는 것은 아무래도 1번째 그래프가 더 쉬워보이는 것을 육안으로도 확인할 수 있을 것이다. 하지만, 표를 그려서 확인하는 것보다는 통계적인 검정을 활용하여.. 2022. 1. 19. 이전 1 다음 728x90
