전체 글 (61) 썸네일형 리스트형 시계열 분석 기초(Time Series Regression) - Part 2 1. 다항회귀 적용의 문제점 일반적인 선형회귀와 같다. 그런데 선형회귀의 전제는 서로 다른 시점의 잔차가 등분산성을 가져야 하고, 서로 다른 시점의 잔차가 독립(공분산 = 0) 이어야하는데, 시계열 데이터의 경우 시점 간에 독립성을 보장할 수 없으며 오히려 연관성이 짙다. 따라서 다른 접근법이 필요하다. cf) 참고로 잔차의 독립성은 Durbin-Watson test로 검정한다. mindscale.kr/course/basic-stat-r/residuals 잔차분석 mindscale.kr 2. AutoCorrelation(자기상관성) 1) 개념 그 접근법이 autocorrelation이며 여기서 auto는 self의 의미이다. 이게 무슨의미냐면 변수 x를 shift한 변수를 하나 만들고 둘 사이의 공분산을.. 시계열 분석 기초(Time Series Regression) - Part 1 본 게시물은 김성범 교수님의 유튜브 영상 "Time Series Regression part1" 과 "Forcast : Principles and Practices"를 바탕으로 작성되었습니다. 영상으로 강의를 들으며 이해가 부족했던 부분은 책을 통해 채웠습니다. 중간중간 위 책의 온라인 링크를 달아놓을테니 참고하십시오. 1. 시계열 데이터 구성요소 1) 변동의 종류 시계열자료는 시간의 경과에 따라 자료값이 변동하는데, 변동에는 불규칙변동(우연변동)과 체계적변동이 있다. 불규칙변동은 어떤 규칙없이 예측불능하게 발생하는 변동. 체계적변동은 어떤 규칙이나 패턴에 따라 나타나는 변동으로 추세변동(장기간에 걸쳐 서서히 자료값 자체가 변화), 순환변동(특정 주기에 따라 순환), 계절적변동(계절적 요인에 따라 1년단.. [캐글] 3. Digit Recognizer 1. 캐글 노트북 https://www.kaggle.com/shutupandsquat/rnn-with-pytorch 2. 주제 0~9까지의 번호가 쓰여진 이미지를 입력받고 어떤 번호인지 예측하는 주제 특이하게 CNN이 아니라 RNN으로 예측함. 3. 라이브러리 Pytorch 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 21 다음
