시계열분석1 AR, MA : 자기 회귀 모델과 이동 평균 모델 자기 회귀 모델 (AR, Autoregressive Model) 자기 회귀 모델은 변수의 과거 값의 선형 조합을 이용하여 현재 변수의 값을 예측한다. 즉, 과거의 자기 자신 값으로 현재 항을 찾는 모델이다. $$ y_{t} = c + \phi_{1}y_{t-1} + \phi_{2}y_{t-2} + \dots + \phi_{p}y_{t-p} + \varepsilon_{t} $$ $\varepsilon_{t}$ 는 백색 잡음(i.i.d를 따름)을 의미한다 다양한 AR(1) 모델 $$ y_t = c + \phi_1 y_{t-1} + \epsilon_t $$ ⋁ $\phi_1 = 0, \ c=0$ 일 때, $y_t$ : 백색 잡음 ⋁ $\phi_1 = 1,\ c = 0$ 일 때, $y_t$ : 확률 보행 모델 .. 2022. 10. 23. 이전 1 다음
