-30일차- 시계열 예측 ARIMA

Auto-regressive Integrated Moving Average 시계열 예측에 사용되는 다양한 모델중 하나, 페이스북의 Prophet, LSTM 딥러닝 등 시계열 데이터(Time-Series) 시간 순서대로 발생한 데이터의 수열이라는 뜻 미래 예측은 사실상 불가능하지만 특정한 전제조건 아래에선 가능 1. 과거의 데이터에 일정한 패턴이 있음 2. 과거의 패턴은 미래에도 동일하게 반복됨 즉 안정적이고, 통계적 특성이 변하지 않는 데이터에 한해 예측 가능 Stationary Series의 기준 평균, 분산, 공분산 평균으로 분포의 중간을 알아내고, 분산으로 분포가 얼마나 퍼져있는지 알아내며 각 확률 변수들이 어떻게 퍼져있는지 나타내는 것은 공분산이다(Covariance) 확률변수 X의 평균(기대값)..