분해시계열에 대하여

분해시계열에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 분해시계열에 대하여 알아보겠습니다.

분해시계열 분석은 시계열 데이터를 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 주기(Cycle), 랜덤 요인(Error)으로 분해하여 각 구성 요소를 분석하는 방법입니다.

분해시계열 분석의 목적

구성 요소의 이해:

시계열 데이터를 구성하는 추세, 계절성, 주기, 랜덤 요인의 특성과 변동성을 이해합니다.

예측 모델의 구축

각 구성 요소를 분석하여 예측 모델을 구축하고 미래 값을 예측하는 데 활용합니다.

데이터의 특성 파악

데이터의 특성을 파악하여 경향과 주기를 이해하고 추세에 따른 변화를 분석합니다.

분해시계열 분석의 종류

가법 모형 (Additive Model)

시계열을 추세, 계절성, 주기, 랜덤 요인의 합으로 분해하는 방법으로, Y(t) = T(t) + S(t) + C(t) + E(t)로 나타냅니다.

승법 모형 (Multiplicative Model)

시계열을 추세, 계절성, 주기, 랜덤 요인의 곱으로 분해하는 방법으로, Y(t) = T(t) _ S(t) _ C(t) * E(t)로 나타냅니다.

분해시계열 분석의 단계

시계열 데이터의 시각화

시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기, 랜덤 요인의 패턴을 파악합니다.

추세(Trend) 추정

시계열 데이터에서 장기적인 추세를 추정합니다.

계절성(Seasonality) 추정

시계열 데이터에서 계절적인 패턴을 추정합니다.

주기(Cycle) 추정

시계열 데이터에서 장기적인 주기적인 요소를 추정합니다.

랜덤 요인(Error) 분석

추세, 계절성, 주기를 제외한 나머지 변동을 분석합니다.

활용

시계열 데이터의 특성 파악

데이터의 추세, 계절성, 주기, 랜덤 요인의 특성을 파악하여 데이터의 구조를 이해합니다.

예측 모델의 구축

각 구성 요소를 분석하여 미래 값을 예측하고 예측 모델을 구축하는 데 활용됩니다.

마치며

분해시계열 분석은 시계열 데이터의 패턴과 구조를 파악하고 예측하는 데 중요한 기법으로, 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있습니다.

감사합니다!