반응형 MA2 [ML][Time - Series Analysis] MA(Moving Aveage) 모델 MA(Moving Aveage) 모델이란?MA 모델은 트렌드(평균 혹은 시계열 그래프에서 y값)가 변화하는 상황에 적합한 회귀모델 MA 모델에서는 "윈도우(Window)"라는 개념을 사용하는데, 시계열을 따라 윈도우 크기만큼 sliding 된다로 하여 이동 평균 모델이라 한다MA 모델 수식$${\large Z_{t}= \mu + \epsilon_{t} + \theta_{1}\epsilon_{t-1} + \theta_{2}\epsilon_{t-2} + \cdots + \theta_{p}\epsilon_{t-p}}$$ $Z_{t}$ : 현재 시점에서의 시계열 값 $\mu$ : 평균$\epsilon_{t} + \theta_{1}\epsilon_{t-1} + \theta_{2}\epsilon_.. 2024. 8. 25. [ML] 이동평균(Moving Average, SMA, CMA, WMA, EMA) Moving Average(이동평균)이란?전체 데이터 셋의 여러 하위 집합에 대한 일련의 평균을 만드는 것을 의미한다 보통 시계열 데이터에서 일정 기간동안 평균값을 계산하여 데이터의 추세를 분석하는데 사용된다(데이터의 변동성을 줄이고 장기적인 추세를 파악하기 위해서) Moving Average에는 여러 종류가 있는데 이를 살펴보겠습니다 Simple Moving Average(단순 이동 평균, SMA)정해진 폭(기간, Window)의 데이터들의 평균을 계산 $$SMA = \frac{x_M + x_{M-1} \, +\cdots \, + x_{M-(n-1)}}{n} =\frac{1}{n} \sum \limits_{i=1}^{n-1} x_{M-i}$$Cumulative Moving Average(누적 이동 평균.. 2024. 6. 10. 이전 1 다음 반응형
