항공사 승객수요 스케일 변환(Log / Box-Cox) # 라이브러리 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import scipy as sp %reload_ext autoreload %autoreload 2 from module import stationarity_adf_test, stationarity_kpss_test # 데이터 준비 data = sm.datasets.get_rdataset("AirPassengers") raw = data.data.copy() # Box-Cox 변환 모수 추정 # 정규분포의 특정 범위(x)에서 lambda를 바꿔가며 정규성(measure:y)이 가장 높은 l..

비정상성(Non-stationary)의 정상성(Stationary) 변환 목적: 정상성 확보를 통해 안정성이 높아지고 예측력 향상 장점: 절약성 원칙(Principle of Parsimony)(파라미터를 적게 써도됨)에 따라 적은 모수만으로 모델링 가능하기에 과적합 확률이 줄어듬 방법: 제곱, 루트, 로그, 차분 등 비정상 데이터는 범위가 무제한, 하지만 정상성데이터는 범위가 제한되기 때문에 예측이 더 쉬워지지만 무조건 정상성이 필요한 것은 아님. 정상성 변환을 하면 모델이 단조로워지기 때문에 과적합이 일어날 확률이 낮아짐 Trend: a/c/e/f/i Seasonality: d/h/i Cycle: g Non-constant Variance: i 정상성 만족 : b 1) 로그변환 시간흐름에 비례하여 값이..

정상성 시계열 시계열이 정상성이다 => 시간의 흐름에 따라 "통계적 특성(Statistical Properties)"이 변하지 않음 통계적 특성(Statistical Properties): 주로 평균(Mean)과 분산(Variance)/공분산(Covariance)를 얘기하지만 이를 포함한 모든 분포적 특성을 총칭함 Homoscedasticity(등분산성): 일정한(유한한, 발산하지않는) 분산을 가짐을 의미 ↔ Heteroscedasticity(이분산성): 발산하는 분산을 가짐을 의미 약정상(Weak Stationarity, Wide-sense Stationary Process): (비수학적 이해) 1)특정 시점의 값들이 같은 분포를 가지고 있다. 2) 랜덤하게 두개를 뽑았을 때 결합확률분포(joint d..