Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/jax.js

본문 바로가기

AR1

[ML][Time - Series Analysis] AR(Auto Regression, 자기 회귀)모델 AR(Auto Regression, 자기 회귀)모델AR 모델은 이전 관측값이 이후 관측값에 영향을 준다는 아이디어에 대한 모델이다즉, 현재 값이 이전 값들의 선형 결합으로 설명된다고 가정합니다수식

${\large Z_t = \alpha + \Phi_1 Z_{t-1} + \Phi_2 Z_{t-z} + \cdots + \Phi_p Z_{t-p}+ \epsilon_t }$

$Z_t$ : 시계열 데이터의 시점 t의 값

$\Phi_1, \Phi_2, \cdots, \Phi_p$ : 회귀 계수(자기회귀 계수)

$\epsilon_t$ : 평균이 0이고 분산이 일정한 백색 잡음(white noise)

$p$ : AR 모델의 차수(order, 이전 시점의 데이터 개수)수식을 통해 알 수 있는건 AR 모델은 과거 p개의 데이.. 2024. 8. 15.

이전 1 다음

티스토리툴바