이번에는 Auto Regression Model에 대해서 알아보도록 하자. AR모델 첫번재 줄은 흔한 회귀 분석이고, AR모델에서는 회귀 분석에서 x변수에서 y변수로 가는 것을 보는 것과 다르게 t가 변하면서 다음 y에 미치는 영향을 모게 된다.
흔히 회귀 분석은 x값에 대한 기댓값 평균을 구하여 "예측"과 "설명"을 하기 위한 것이라고 한다. AR 모델에서는 주어진 y값에 대한 다음 y값을 "예측"한다고 할 수 있다.
하지만 설명은 하지 않는다. 종속 변수와 오차항의 t값은 같고, 독립변수는 1작다.
숫자 1은 다른 수로 바뀔 수도 있다. 정상성 가정 AR모델은 무조건 정상성(stationary process)을 만족해야 한다.
정상성이란 무엇인가? 정상성은 평균, 분산, 그리고 각 요소의 상관계수가 일정해야 한다는 것을 의미한다.
예시를 보자. Process 1은 평균과 분산이 일정한 상태를 유지한다.
하지만 Process2에서는 평균이 시간이 지날수록 증가한다. Process3...
#
AR
#
상관계수
#
상관관계
#
시계열자료
#
정상성
#
차분
#
통계학
#
평균
#
확률변수
#
분해
#
분산
#
백색소음
#
AR모델
#
auto
#
noise
#
process
#
regression
#
stationary
#
white
#
WN
#
회귀분석
원문 링크 : AR (Auto Regression) 모델 - 1
