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누락된 시계열 데이터

해당 포스팅은 "실전 시계열 분석" 교재와 실습코드를 기반으로 작성되었습니다. 시계열 데이터는 다른 데이터와 마찬가지로 누락된 값을 가질 수 있다. 오히려 비시계열 데이터와 다르게 같은 시간축의 시계열 데이터를 샘플링하는게 더 까다로울 수 있기에 누락된 값을 더 많이 가질 수 있다. 이런 누락된 데이터 문제를 해결하기 위해 쓰이는 일반적인 방법은 다음과 같다. 대치법 (Imputation) : 데이터셋 전체의 관측에 기반해 누락된 데이터를 채워넣는 방법 보간법 (Interpolation) : 대치법의 한 형태로 인접한 데이터를 사용하여 누락된 데이터를 추정하는 방법 누락된 데이터의 기간을 아예 사용하지 않는 방법 1. 데이터셋 기본 데이터는 1948년 미국 정부가 발표한 월간 실업 자료이고 실습을 위해 ..

Time Series Analysis 2023.03.07
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Holt Winter, 비정상성, 포워드필, 자기회귀, 시계열 데이터, 자기 상관성, Holt-Winter, AUTO ARIMA, 홀츠윈터, Exponential smoothing, 지수평활법, 시계열 모델링, 정상성 검정, 시계열, 시계열 검정, 정상성, forward fill, 정상성 교정, autoregressive, 시계열 분해,

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