자동 회귀 통합 이동 평균(ARIMA)

ARIMA(자동회귀 통합 이동 평균)는 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 이는 비정상 데이터 문제를 해결하기 위해 통합 구성 요소를 통합한 인기 있는 ARMA(자동회귀 이동 평균) 모델을 일반화한 것입니다. ARIMA 모델은 데이터의 단기 변동 및 장기 추세를 예측하는 데 매우 적합합니다.

ARIMA 모델은 예측 모델을 생성하기 위한 데이터 기반 프로세스인 Box-Jenkins 방법론에서 파생됩니다. ARIMA 모델은 자동 회귀(AR) 구성 요소, 계열을 고정시키는 데 필요한 차이 수("d"로 표시) 및 이동 평균(MA) 구성 요소의 세 가지 구성 요소를 기반으로 지정됩니다.

자기회귀 구성요소는 서로 다른 기간에 대한 동일한 변수 값 간의 상관관계를 모델링합니다. 차이 항의 수는 데이터의 기본 추세나 계절성을 설명하고 데이터가 고정되도록 합니다. 이동 평균 구성요소는 이전 예측에서 지연된 오류의 평균을 취하여 단기 변동을 수정합니다.

ARIMA 모델은 금융, 경제 및 기타 분야에서 미래 추세를 예측하고 미래를 예측하는 데 널리 사용됩니다. 또한 대규모 데이터 세트에서 변수 간의 관계를 예측하기 위한 예측 분석에도 사용됩니다.

ARIMA 모델은 복잡한 수학적 계산이 필요하며 효과적이기 위해서는 많은 데이터가 필요합니다. 또한 특정 데이터 세트에 맞게 보정해야 하며 이를 위해서는 기본 데이터 패턴에 대한 이해가 필요합니다. ARIMA 모델은 여러 변수와 추세가 있는 데이터와 같이 보다 복잡한 유형의 데이터를 모델링하도록 확장될 수 있습니다.

전반적으로 ARIMA 모델은 시계열 분석 및 예측에 유용한 도구입니다. 이는 데이터의 복잡한 패턴을 드러내는 강력한 도구이며 미래를 효과적으로 예측하는 데 사용할 수 있습니다.