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Time Series Analysis
ARIMA
AutoRegressive Integrated Moving Average
아리마
6개 레벨
ARIMA 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 통계적 방법이에요. 이 모델은 자기회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA) 요소를 결합해요. 일반적으로 데이터가 안정적일 때 효과적이에요.
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6
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6개 레벨
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Lv 1. 시계열의 기본 개념을 알아요
1. 시계열 정의
2. 정상성
3. 자기상관 함수
4. 부분자기상관 함수
연습 문제
1.
NumPy로 벡터와 행렬 연산을 구현해 선형대수 연산을 연습해봐요
2.
Pandas로 시계열 데이터(주가 등)를 불러와 기술 통계량과 시각화를 수행해봐요
3.
시계열의 정상성 조건을 말해보아요
4.
ACF 정의를 수식으로 표현해 보아요
Lv 2. 차분을 통해 정상성을 확보할 수 있어요
Lv 3. AR(자기회귀) 모델을 알아요
Lv 4. MA(이동평균) 모델을 알아요
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Lv 5. ARIMA 모형을 구성하고 식별할 수 있어요
Lv 6. 모형 진단 방법을 적용할 수 있어요
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학습 팁
1
각 레벨의 요구사항을 꼼꼼히 확인하세요
2
실습을 통해 배운 내용을 적용해보세요
3
레벨업으로 실력을 인증받고 커리어를 성장시키세요