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이동평균 2

[시계열분석] 시계열 알고리즘 - 일반 선형확률 과정(1) - MA(이동평균)

일반 선형확률과정(General Linear Process) "시계열 데이터가 가우시안 백색잡음의 현재값과 과거값의 선형조합" 세부 알고리즘: WN(White Noise) MA(Moving Average) AR(Auto-Regressive) ARMA(Auto-Regressive Moving Average) ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) SARIMA(Seasonal ARIMA) WN(White Noise) 1) 잔차들은 정규분포이고, (unbiased) 평균 0과 일정한 분산을 가져야 함:** 2) 잔차들이 시간의 흐름에 따라 상관성이 없어야 함:** - 자기상관함수(Autocorrelation Fundtion(ACF))를 통해 Autocorrela..

[시계열분석] 시계열 변수 추출 실습(Python)(2) - 이동평균/지연값/증감폭/그룹화 (bike-sharing-demand dataset)

[시계열분석] 시계열 변수(빈도/추세/계절성/주기/시계열분해/더미변수/지연값) : ysyblog.tistory.com/179 [시계열분석] 시계열 변수 추출 실습(Python)(1) - 시계열 분해 (bike-sharing-demand dataset) : ysyblog.tistory.com/209 해당 포스팅은 위 포스팅들에 이어 진행됩니다. 이동평균(moving average) 계산 # comparison of several moving average values pd.concat([raw_all[['count']],#시간정보(파랑) raw_all[['count']].rolling(24).mean(), #데일리 패턴을 보겠다.(주황색) raw_all[['count']].rolling(24*7).mean..

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