Time Series Analysis

때로는 원본 데이터의 smoothed version을 관찰하는 것도 데이터의 양상을 볼 때 도움이 된다. Smoothed version이란 실제 데이터의 그래프가 아니라, 평균이나 중위수 등을 plot한 것을 말한다(smoothing methods는 평균, 중위수 말

Time Series 중에서도 Stationary Time Series는 중요한 타입이다. 이 게시물에서는 그 중에서도 Strictly Stationary Time Series를 다루도록한다(Stationary Time Series의 분류에는 Weakly Station

Time Series에서 $yt$와 $y{t+k}$사이의 관계를 관찰해보도록 하자. 여기서 이 간격 $k$를 lag라고 부른다. 위 두 그림은 모두 lag가 1일 때의 scatter plot이다. 이때 figure 2.10은 데이터 간이 uncorrelated한

시계열 데이터가 stationary한지 알기 위해서는 plot을 그려 해당 데이터의 경향을 볼 수도 있고, sample ACF의 plot을 그려 0으로 수렴하는지 볼 수도 있다. 이에 더해 stationary한지를 유추할 수 있는 방법이 하나 더 있는데, 바로 Vari