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 ..
