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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.
아리마 스킬 여정을 시작하세요
6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
6 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨
전체 6

Lv 1. 시계열의 기본 개념을 알아요

  1. 1. 시계열 정의
  2. 2. 정상성
  3. 3. 자기상관 함수
  4. 4. 부분자기상관 함수

Lv 2. 차분을 통해 정상성을 확보할 수 있어요

Lv 3. AR(자기회귀) 모델을 알아요

Lv 4. MA(이동평균) 모델을 알아요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. ARIMA 모형을 구성하고 식별할 수 있어요

Lv 6. 모형 진단 방법을 적용할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

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