해시
lADsP 완전 정복l 분해 시계열 / 시계열분석 예상문제 풀이 2c11sl8gH3s
00:05 : 경우에 따라서는 분해 시계열을 사용하기도 하는데요.00:10 : 시계열에 영향을 주는 일반적인 요인을 시계열에서 분리하는 겁니다.00:14 : 일반적인 요인들을 분리하고 나면 특징적인 요인들만 남겠죠.00:22 : 회귀분석적인 방법들을 주로 사용하게 될 텐데 한 번 봅시다.00:28 : 시계열을 구성하고 있는 일반적이지 않은 4가지의 요소입니다.00:34 : 분해식에서 이러한 것들로 시계열 자료를, 정의를 내려 볼 수 있는데 경향, 추세라고 하는 요인이 있습니다.00:42 : Trand factor라고 되어 있는데, 자료를 그림으로 그렸을 때, 그 형태가 오르거나 내리는 추세 그림으로 봤을 때 변동은 있는데00:53 : 이렇게 흘러내리는 거 같은 또는 반대로 내부적으로는 있지만 올라가는 것 같은 형태의 모양새가 띄게 되면01:07 : 우리는 시계열 자료 안에 일반적이지 않은 어떤 패턴이 들어가 있다. 바로 트렌드라고 하는 추세라고 하는 변동 요인이 들어가 있다라고 보시면 됩니다.01:19 : 그리고 두 번째로 일반적이지 않은, 시계열 자료에 포함되어 있지 않은 요인으로는 바로 Seasonal factor입니다.01:32 : 시즌이 돌아왔어요.라고 하는 얘기들이죠.01:35 : 요일이라든지, 1년이라든지, 각 월이라든지 이렇게 반복되는 거예요.01:42 : 반복되는 것 같은 경우에는 변화가 있다가 잠잠하다가01:48 : 조금 이랬다가 다시 이 시점이 되면 이렇게 되는 거죠.01:53 : 여기서 뭘 읽을 수 있어요.01:55 : 과거 10년 동안 그래프가 이런 식으로 왔다고 생각해 보세요.01:58 : 그러면 직관적으로 봤을 때, 과거에 우리가 어느 시기가 되면 예를 들어, 봄, 매년 봄만 되면 가장 하위로 내려갔다가02:11 : 가장 저점이죠, 최저점이었다가 이걸 반등의 기호로 해서 다시 올라가더라. 라고 하는 것을 우리가 예측할 수 있지 않습니까.02:19 : 하지만 일반적이지 않은, 정상성에서 벗어난 factor를 가지고 패턴을 읽어낸 거기 때문에, 미래를 예측한 방법이기 때문에.02:32 : 할 수는 있을지 모르겠지만 일단 정상성에 문제가 있으니까 한 번 봐주시고요.02:37 : 계절적인 요인이라고 하는 것도 여러분들 쉽게 이해하실 부분들이죠.02:44 : 다음에 세 번째가 순환인데요. 순환은 Cyclical factor라고 되어 있죠. 사이클이 있다는 겁니다.02:51 : 선거철만 되면, 선거시즌만 되면, 안에 4개 정도의 총선 같은 경우에 4년에 한 번, 선거 얘기하지 말고 올림픽 얘기해 봅시다.03:04 : 동계든 하계든 간에 4년에 한 번씩을 유치하지 않습니까.03:08 : 그러면 열리는 시점에는 값이 올라갔다가 열리지 않는 동안에는 크게 움직임이 없다가,03:14 : 또 4년 뒤에 열리는 시점이 되면 이렇게 올라갔다가 또 감소했다가 일정한 주기를 가지고 뭔가 이렇게 비슷하게 관측값들이 반복적으로 이렇게 나타나고 있죠.03:27 : 이걸 순환 요인 또는 주기라고 보통 얘기 많이 합니다. 주기가 있다. 사이클을 주기라고 한 거고요. 여기서 순환이라고 하는 용어를 쓴 거예요.03:44 : 일정한 주기를 가지고 변화하는 자료들을 얘기한 거고.03:48 : 마지막으로 불규칙 요인이 있습니다.03:51 : Irregular factor라고 되어 있는 거는 화이트 노이즈죠. 백색소음입니다. 위에 세 가지 요인으로, 도저히 설명할 수 없는, 회귀 분석에서 오차에 해당하는 겁니다.04:04 : 실제는 여기, 여기 값인데, 우리가 식을 하나 그렸을 때, 식에 대한 회귀방정식을 그렸을 때,04:15 : 현재 주어진 자료 가지고 가장 잘 설명하겠다. 모든 변수를 잘 설명할 수 있다라고 하는 최소제곱법에 의해서 선을 하나 그어 놓은 겁니다.04:28 : 이거는 일직선에 불과한 거죠.04:30 : 어쩔 수 없이 실제와 선 위에 있는 예측치하고는 차이가 있을 수밖에 없고, 그걸 오차라고 한다고 그랬었지 않습니까.04:39 : 그래서 시계열 자료를 구성할 때도 이 불규칙 요인들, 즉 오차라고 하는 잡음들은 얼마든지 있을 수밖에 없기 때문에, 그것도 함께 시계열을 구성하는 요소들이니까, 함께 포함을 시켜서 한 번 보시기 바랍니다.20:00 :
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검수 상태 : 불통 통과 불통 최종불통
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00:05 : 경우에 따라서는 분해 시계열을 사용하기도 하는데요.00:10 : 시계열에 영향을 주는 일반적인 요인을 시계열에서 분리하는 겁니다.00:14 : 일반적인 요인들을 분리하고 나면 특징적인 요인들만 남겠죠.00:22 : 회귀분석적인 방법들을 주로 사용하게 될 텐데 한 번 봅시다.00:28 : 시계열을 구성하고 있는 일반적이지 않은 4가지의 요소입니다.00:34 : 분해식에서 이러한 것들로 시계열 자료를, 정의를 내려 볼 수 있는데 경향, 추세라고 하는 요인이 있습니다.00:42 : Trand factor라고 되어 있는데, 자료를 그림으로 그렸을 때, 그 형태가 오르거나 내리는 추세 그림으로 봤을 때 변동은 있는데00:53 : 이렇게 흘러내리는 거 같은 또는 반대로 내부적으로는 있지만 올라가는 것 같은 형태의 모양새가 띄게 되면01:07 : 우리는 시계열 자료 안에 일반적이지 않은 어떤 패턴이 들어가 있다. 바로 트렌드라고 하는 추세라고 하는 변동 요인이 들어가 있다라고 보시면 됩니다.01:19 : 그리고 두 번째로 일반적이지 않은, 시계열 자료에 포함되어 있지 않은 요인으로는 바로 Seasonal factor입니다.01:32 : 시즌이 돌아왔어요.라고 하는 얘기들이죠.01:35 : 요일이라든지, 1년이라든지, 각 월이라든지 이렇게 반복되는 거예요.01:42 : 반복되는 것 같은 경우에는 변화가 있다가 잠잠하다가01:48 : 조금 이랬다가 다시 이 시점이 되면 이렇게 되는 거죠.01:53 : 여기서 뭘 읽을 수 있어요.01:55 : 과거 10년 동안 그래프가 이런 식으로 왔다고 생각해 보세요.01:58 : 그러면 직관적으로 봤을 때, 과거에 우리가 어느 시기가 되면 예를 들어, 봄, 매년 봄만 되면 가장 하위로 내려갔다가02:11 : 가장 저점이죠, 최저점이었다가 이걸 반등의 기호로 해서 다시 올라가더라. 라고 하는 것을 우리가 예측할 수 있지 않습니까.02:19 : 하지만 일반적이지 않은, 정상성에서 벗어난 factor를 가지고 패턴을 읽어낸 거기 때문에, 미래를 예측한 방법이기 때문에.02:32 : 할 수는 있을지 모르겠지만 일단 정상성에 문제가 있으니까 한 번 봐주시고요.02:37 : 계절적인 요인이라고 하는 것도 여러분들 쉽게 이해하실 부분들이죠.02:44 : 다음에 세 번째가 순환인데요. 순환은 Cyclical factor라고 되어 있죠. 사이클이 있다는 겁니다.02:51 : 선거철만 되면, 선거시즌만 되면, 안에 4개 정도의 총선 같은 경우에 4년에 한 번, 선거 얘기하지 말고 올림픽 얘기해 봅시다.03:04 : 동계든 하계든 간에 4년에 한 번씩을 유치하지 않습니까.03:08 : 그러면 열리는 시점에는 값이 올라갔다가 열리지 않는 동안에는 크게 움직임이 없다가,03:14 : 또 4년 뒤에 열리는 시점이 되면 이렇게 올라갔다가 또 감소했다가 일정한 주기를 가지고 뭔가 이렇게 비슷하게 관측값들이 반복적으로 이렇게 나타나고 있죠.03:27 : 이걸 순환 요인 또는 주기라고 보통 얘기 많이 합니다. 주기가 있다. 사이클을 주기라고 한 거고요. 여기서 순환이라고 하는 용어를 쓴 거예요.03:44 : 일정한 주기를 가지고 변화하는 자료들을 얘기한 거고.03:48 : 마지막으로 불규칙 요인이 있습니다.03:51 : Irregular factor라고 되어 있는 거는 화이트 노이즈죠. 백색소음입니다. 위에 세 가지 요인으로, 도저히 설명할 수 없는, 회귀 분석에서 오차에 해당하는 겁니다.04:04 : 실제는 여기, 여기 값인데, 우리가 식을 하나 그렸을 때, 식에 대한 회귀방정식을 그렸을 때,04:15 : 현재 주어진 자료 가지고 가장 잘 설명하겠다. 모든 변수를 잘 설명할 수 있다라고 하는 최소제곱법에 의해서 선을 하나 그어 놓은 겁니다.04:28 : 이거는 일직선에 불과한 거죠.04:30 : 어쩔 수 없이 실제와 선 위에 있는 예측치하고는 차이가 있을 수밖에 없고, 그걸 오차라고 한다고 그랬었지 않습니까.04:39 : 그래서 시계열 자료를 구성할 때도 이 불규칙 요인들, 즉 오차라고 하는 잡음들은 얼마든지 있을 수밖에 없기 때문에, 그것도 함께 시계열을 구성하는 요소들이니까, 함께 포함을 시켜서 한 번 보시기 바랍니다.20:00 :
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검수 상태 : 불통 통과 불통 최종불통
lADsP 완전 정복l 분해 시계열 / 시계열분석 예상문제 풀이 2c11sl8gH3s
00:05 : 경우에 따라서는 분해 시계열을 사용하기도 하는데요.00:10 : 시계열에 영향을 주는 일반적인 요인을 시계열에서 분리하는 겁니다.00:14 : 일반적인 요인들을 분리하고 나면 특징적인 요인들만 남겠죠.00:22 : 회귀분석적인 방법들을 주로 사용하게 될 텐데 한 번 봅시다.00:28 : 시계열을 구성하고 있는 일반적이지 않은 4가지의 요소입니다.00:34 : 분해식에서 이러한 것들로 시계열 자료를, 정의를 내려 볼 수 있는데 경향, 추세라고 하는 요인이 있습니다.00:42 : Trand factor라고 되어 있는데, 자료를 그림으로 그렸을 때, 그 형태가 오르거나 내리는 추세 그림으로 봤을 때 변동은 있는데00:53 : 이렇게 흘러내리는 거 같은 또는 반대로 내부적으로는 있지만 올라가는 것 같은 형태의 모양새가 띄게 되면01:07 : 우리는 시계열 자료 안에 일반적이지 않은 어떤 패턴이 들어가 있다. 바로 트렌드라고 하는 추세라고 하는 변동 요인이 들어가 있다라고 보시면 됩니다.01:19 : 그리고 두 번째로 일반적이지 않은, 시계열 자료에 포함되어 있지 않은 요인으로는 바로 Seasonal factor입니다.01:32 : 시즌이 돌아왔어요.라고 하는 얘기들이죠.01:35 : 요일이라든지, 1년이라든지, 각 월이라든지 이렇게 반복되는 거예요.01:42 : 반복되는 것 같은 경우에는 변화가 있다가 잠잠하다가01:48 : 조금 이랬다가 다시 이 시점이 되면 이렇게 되는 거죠.01:53 : 여기서 뭘 읽을 수 있어요.01:55 : 과거 10년 동안 그래프가 이런 식으로 왔다고 생각해 보세요.01:58 : 그러면 직관적으로 봤을 때, 과거에 우리가 어느 시기가 되면 예를 들어, 봄, 매년 봄만 되면 가장 하위로 내려갔다가02:11 : 가장 저점이죠, 최저점이었다가 이걸 반등의 기호로 해서 다시 올라가더라. 라고 하는 것을 우리가 예측할 수 있지 않습니까.02:19 : 하지만 일반적이지 않은, 정상성에서 벗어난 factor를 가지고 패턴을 읽어낸 거기 때문에, 미래를 예측한 방법이기 때문에.02:32 : 할 수는 있을지 모르겠지만 일단 정상성에 문제가 있으니까 한 번 봐주시고요.02:37 : 계절적인 요인이라고 하는 것도 여러분들 쉽게 이해하실 부분들이죠.02:44 : 다음에 세 번째가 순환인데요. 순환은 Cyclical factor라고 되어 있죠. 사이클이 있다는 겁니다.02:51 : 선거철만 되면, 선거시즌만 되면, 안에 4개 정도의 총선 같은 경우에 4년에 한 번, 선거 얘기하지 말고 올림픽 얘기해 봅시다.03:04 : 동계든 하계든 간에 4년에 한 번씩을 유치하지 않습니까.03:08 : 그러면 열리는 시점에는 값이 올라갔다가 열리지 않는 동안에는 크게 움직임이 없다가,03:14 : 또 4년 뒤에 열리는 시점이 되면 이렇게 올라갔다가 또 감소했다가 일정한 주기를 가지고 뭔가 이렇게 비슷하게 관측값들이 반복적으로 이렇게 나타나고 있죠.03:27 : 이걸 순환 요인 또는 주기라고 보통 얘기 많이 합니다. 주기가 있다. 사이클을 주기라고 한 거고요. 여기서 순환이라고 하는 용어를 쓴 거예요.03:44 : 일정한 주기를 가지고 변화하는 자료들을 얘기한 거고.03:48 : 마지막으로 불규칙 요인이 있습니다.03:51 : Irregular factor라고 되어 있는 거는 화이트 노이즈죠. 백색소음입니다. 위에 세 가지 요인으로, 도저히 설명할 수 없는, 회귀 분석에서 오차에 해당하는 겁니다.04:04 : 실제는 여기, 여기 값인데, 우리가 식을 하나 그렸을 때, 식에 대한 회귀방정식을 그렸을 때,04:15 : 현재 주어진 자료 가지고 가장 잘 설명하겠다. 모든 변수를 잘 설명할 수 있다라고 하는 최소제곱법에 의해서 선을 하나 그어 놓은 겁니다.04:28 : 이거는 일직선에 불과한 거죠.04:30 : 어쩔 수 없이 실제와 선 위에 있는 예측치하고는 차이가 있을 수밖에 없고, 그걸 오차라고 한다고 그랬었지 않습니까.04:39 : 그래서 시계열 자료를 구성할 때도 이 불규칙 요인들, 즉 오차라고 하는 잡음들은 얼마든지 있을 수밖에 없기 때문에, 그것도 함께 시계열을 구성하는 요소들이니까, 함께 포함을 시켜서 한 번 보시기 바랍니다.20:00 :
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