# 잔차 ## 개요 **잔차**(잔여, Residual)는 통계학 및 데이터과학, 특히 **시계열 분석**에서 매우 중요한 개념 중 하나이다. 잔차는 관측된 실제 값과 모델이 예측한 값 사이의 차이를 의미하며, 모델의 적합도와 성능을 평가하는 데 핵심적인 역할을 한다. 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 잔차를 분석함으로써 모델...
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"Time Series Analysis: Forecasting and Control"에 대한 검색 결과 (총 5개)
시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론이다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의료, 제조, IoT 등 다양한 분야에서 널리 활용되며, 데이터의 시간적 순서를 핵심 요소로 삼는다. 일반적인 통계 분석과 달리, 시계열 데이터는 시간 순서에 따라 데이터...
# ACF ## 개요 ACF(Autorrelation Function, 자기관함수)는 시계열 분석에서 중요한 개념 중 하나로, **한 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점의 관측값 사이의 상관관계 측정하는 함수**입니다 시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터이므로, 현재과 과거의 사이에 일정한 관계가 존재할 수 있으며, 이러한 관계를 수치...
# ACF 플롯 ## 개요 ACF 플롯utocorrelation Function Plot), 즉자기상관 함수 플롯**은 시계열 분석에서 핵심적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이 플롯은 시계열의 각 시점 간 상관관계를 나타내며, 특히 과거 관측값이 현재 관측값에 어떤 영향을 미치는지를 파악하는 데 사용됩니다. ACF 플롯은 시계열 모델링, 특히 ARIMA...
# 시계열 데이터 포인트 ## 개요/소개 시계열 데이터 포인트는 특정 시간에 대한 측정값을 나타내는 데이터의 단위입니다. 이는 시간에 따라 변화하는 현상을 분석하기 위해 사용되며, 금융, 기상, 의료 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 시계열 데이터 포인트는 순서를 가지며, 시간 간격이 일정하거나 불규칙할 수 있습니다. 본 문서에서는 시계열 데...