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자기상관 2

[시계열분석] 잔차진단 실습(Python) - 잔차진단 시각화 및 분석(bike-sharing-demand dataset)

[시계열분석] 잔차진단(1) - 백색잡음, 자기상관함수 : ysyblog.tistory.com/213 [시계열분석] 잔차진단(2) - 잔차진단 방향(정상성/정규분포/자기상관/등분산성) : ysyblog.tistory.com/214 해당 포스팅은 위 포스팅에 이어 진행됩니다. 데이터 코딩은 아래 포스팅에 이어 진행됩니다. [시계열분석] 시계열 변수 추출 실습(Python)(1) - 시계열 분해 (bike-sharing-demand dataset) :ysyblog.tistory.com/209 [시계열분석] 시계열 변수 추출 실습(Python)(2) - 이동평균/지연값/증감폭/그룹화 (bike-sharing-demand dataset) :ysyblog.tistory.com/210 [시계열분석] 시계열 변수 추..

[시계열분석] 잔차진단(2) - 잔차진단 방향(정상성/정규분포/자기상관/등분산성)

[시계열분석] 잔차진단(1) - 백색잡음, 자기상관함수 - ysyblog.tistory.com/213 해당 포스팅은 위 포스팅에 이어 진행됩니다. 잔차진단 방향 - 모델링이 데이터의 패턴을 최대한 반영했을 경우 분석을 마무리 해도 좋다. 정상성 자기상관이 없고 등분산성이 있는것, 시간이 흘러도 바뀌지 않고 일정한것. 실제데이터에서 추세나 계절성 등이 없는것이 정상성 데이터이다. Augmented Dickey-Fuller(ADF) test: 가설확인 대중주장(귀무가설, Null Hypothesis,𝐻0) : 시계열 데이터는 단위근(Unit Root)를 있다 / 비정상 상태이다 / 시간의존 구조(이전의 값에 영향을 받는다는 것)이다 나의주장(대립가설, Alternative Hypothesis,𝐻1) : 시계..

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