Statistics33 베이즈정리 - 몬티홀 문제 보호되어 있는 글 입니다. 2020. 12. 30. TSA - ARIMA + GARCH # 복습 - ARMA : 추세에 대한 모델 ( 가격의 자기상관성AR, 평균가격의 자기상관성MA) - ARIMA : 추세의 변화속도(미분;방향&폭)에 대한 모델 # SARIMA : 계절성 패턴이 존재하는 추세의 변화속도에 대한 모델 # 필수개념 - 이분산성의 정의와 종류 the standard deviations of a predicted variable, monitored over different values of an independent variable or as related to prior time periods, are non-constant 이분산성이란 잔차의 분산이 일정하지 않고 특정한 패턴을 가지고 있음을 말한다. Conditional heteroskedasticity identifies.. 2020. 12. 2. TSA - Integration, Cointegration, and Stationarity * Stationarity: 정상성 ( 시계열 패턴없이 평균을 중심으로 랜덤 노이즈만 존재하는 상태 )1) 명제 : 정상성이면 자기상관성이 없다(0이다; I(0)이다.). 역은 성립하지 않음. Stationarity implies I(0), but I(0) does not imply stationarity 2) 판별법 : Augmented Dickey Fuller test 단, Cross validation, Out of sample 을 통해 반복해서 테스트해야 함. Both the multiplicative and additive deltas on a series get at similar pieces of information, so it's not surprising both are stationa.. 2020. 11. 26. DOE - 2. Analytical thinking 개체(표본집단) 1개의 평균이 정말 해당 집단을 대표할 수 있나? --> 여러 표본집단의 평균을 통해 추리할 수 있다 ( 표본집단의 평균,분산,분포 활용 가능 ) 당근길이(또는 생산량)은 재배지역, 토양, 강수, 습도, 온도, 기간에 따라 달라질 수 있다. Q1. 어떤 분포를 가정해야 할까? --> 참고인용 논문, 그래프 시각화, MCMC 실험결과(데이터)를 얻었다. Q2. 가정한 분포에서 내가 얻은 관측치 또는 관측치의 대표값은 어디에 위치하나? Q3. 가정한 모형에서 동일한 조건으로 얻은 예측치와 실제 관측치는 얼마나 차이가 있나? --> 가정한 분포에 따라 quantile 계산하기 --> 유의수준을 설정해 비교검정하기 / 이상치 찾기 Q4. 표본에서 얻은 대표값이 실제와 유사하다고 믿으려면 대표값이.. 2020. 11. 24. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음
