PACF

들어가며 요즘은 시계열 공부 위주로 진행하고 있다. 당장 "어디다 써먹을거야"라는 목표는 없지만, 시계열 개념을 알아야만 이해할 수 있는 영역들이 있어서 최근에는 시계열 개념을 다시 복습하고 있는 중이다. 일단 전통적인 통계 기반의 시계열(이라고 쓰고 ARIMA라고 읽는다.) 개념 공부를 마무리하는 차원에서 기록을 남긴다. Stationary(정상성), AR, MA, ACF, PACF, Unit Root Test, VAR, Cointegration의 개념 순서대로 정리했다. 개념을 직관적으로 풀어쓰려고 나름대로 노력했지만, 일단은 시계열에 대한 개념이 어느 정도 있는 사람이 한 번 가볍게 개념을 정리하면 좋을 것 같다는 의도로 글을 썼다. 만약 시계열 개념이 없더라도, 이런 개념들이 시계열 공부를 할 때..

시계열 공부를 하면서 'SARIMA (Seasonal ARIMA)'는 ARIMA 모형에 계절성 부분만 추가한 버전이다.' 하고 넘어가기 일쑤였는데, 이렇게 넘어가는 게 아니라 한 번쯤은 ARIMA와 함께 SARIMA를 짚고 가면 좋을 것 같아 글을 써 봅니다. 최대한 시계열 개념을 직관적으로 설명하는 것이 목표지만, ARIMA에 대해 어느 정도 지식이 있거나,차분 / Moving Average 등의 용어에 익숙한 경우에글을 이해하기에 더 편할 것 같습니다.  ARIMA란? ARIMA 라는 용어는 크게 AR + I + MA 3등분으로 나눠서 이해하면 편합니다.ARIMA 모형은 AR(AutoRegressive) + I (Integrated) + MA(Moving Average) 각각 3파트로 분리가 됩니다...