분석싸이클 정리(Non-seasonal) 1. 분석싸이클 제시: 1) 모형의 모수추정(Model Identification): - 시계열 데이터의 정상성을 확인하고 계절변동이 있는지도 확인 - ACF/PACF 를 사용해서 자기회귀이동평균 모형 p,q 차수를 결정 2) 모델링 및 검증(Parameter Estimation): - 회귀분석과 기계학습 등의 검증지표를 마찬가지로 사용 - 모형 추정은 최소제곱방법과 유사하지만 가우스-뉴튼 아이디어에 기초한 수치해석방법을 적용 3) 잔차진단(Model Diagnostics): - 자기회귀이동평균 모형을 적용시키고 남은 잔차의 정상성을 확인하는데 중점 - 잔차가 서로 독립이고 시간에 따라 평균과 분산이 일정한지 검증 - 시계열 데이터의 자기상관을 검정하기 위해 다양..
