[교과서 리뷰] Forecasting: Principles and Practice

221005 작성

<본 블로그는 George Athanasopoulos 님의 서적를 참고해서 공부하며 작성하였습니다>

https://otexts.com/fppkr/

Forecasting: Principles and Practice

 

🟣 시계열 예측

• IBM 일별 주가
• 월별 강우량
• Amazon의 분기별 판매 결과
• Google의 연간 수익

호주 분기별 맥주 생산: 1992년 1분기 - 2010년 2분기 2년 예측값과 함께 표시

 

 

🟣 예측 변수와 시계열 예측

예측 변수(predictor variable) : 예측하려는 변수의 과거 값만 다루지 않고 다른 변수에 관한 정보도 포함

시계열 모델을 선택 이유 

: 시스템을 잘 이해하지 못하거나, 이해하더라도 변수의 행동에 영향을 주는 관계를 측정하기가 아주 어려운 경우

: 다음, 관심 있는 변수를 예측할 수 있으려면 다양한 예측 변수의 미래값을 알 필요가 있거나 예측할 필요가 있는 경우

: 주된 관심이 왜 일어나는지가 아니라 무엇이 일어나는지만 예측하는데 있는 경우

: 시계열 모델이 설명 모델이나 혼합 모델보다 더 정확한 예측값을 내는 경우

 

🟣 예측 기본 단계

1단계: 문제 정의

2단계: 정보 수집

: (1) 통계 데이터, (2) 데이터를 모으고 예측값을 사용하는 사람들에게 축적된 전문지식

3단계: 예비(탐험적; exploratory) 분석

: 일관된 패턴이 존재? 의미 있는 추세(trend) 존재? 계절성(seasonality)이 중요? 경기 순환(business cycle)이 존재?

4단계: 모델을 선택하고 맞추기

: 과거 데이터를 이용할 수 있는 정도, 예측 변수(forecast variable)와 설명 변수(explanatory variable) 사이 관계의 강도, 그리고 예측값이 사용될 방식에 따라 사용할 가장 좋은 모델이 달라짐

5단계: 예측 모델을 사용하고 평가하기

: 모델을 선택하고, 모델의 매개변수를 추정한 다음에는, 예측값을 내는 용도로 모델을 사용

 

 

🟣  ts 객체

: 시계열이란 각 숫자가 기록된 시간에 관한 정보가 있는 숫자들의 목록으로 생각 (R 에선 이런 정보를 ts 객체로 저장)

 

🟣 시계열의 빈도

: 빈도(frequency) : 계절성 패턴이 반복되기 전까지의 관측값의 수

 

🟣 시간 그래프

: 관측값을 관측 시간에 따라 인접한 관측값을 직선으로 연결하여 그리는 것

Ansett 항공 주별 이코노미석 탑승객.

 

🟣 시계열 패턴

추세(trend) : 데이터가 장기적으로 증가하거나 감소할 때, 추세(trend)가 존재

계절성(seasonality) : 해마다 어떤 특정한 때나 1주일마다 특정 요일에 나타나는 것 같은 계절성 요인이 시계열에 영향 줌

주기성(cycle) : 고정된 빈도가 아닌 형태로 증가나 감소하는 모습을 보일 때 나타남

서로 다른 패턴을 나타내는 4가지 시계열 예제.

➕ 계절성 부시계열 그래프

: 계절성 패턴을 강조하여 나타내는 또 다른 방법은 각 계절에 대한 데이터를 모아서 분리된 작은 시간 그래프로 나타내는 것

: 수평선은 각 월에 대한 평균값을 의미

: 중요한 계절성 패턴을 분명하게 살펴볼 수 있고, 계절성이 시간에 따라 어떻게 변하는지도 볼 수 있음

: 특정한 철에서 나타나는 변화를 확인할 때 특별히 쓸모있음

호주 당뇨병 약 월별의 계절성 부시계열 그래프.

🟣 산점도(Scatterplots; 또는 산포도, 흩뿌림 그래프)

: 변수 사이의 관계를 시각화하는데 도움

2014년 호주 빅토리아 주의 30분 단위 전력 수요를 기온에 따라 나타낸 그래프

 

🟣 상관

: 상관계수(correlation coefficient) : 두 변수 사이의 관계의 강도를 측정할 때 흔히 계산하는 양

: r은 항상 −1과 1 사이의 값을 갖고, 음수는 음의 관계를 양수는 양의 관계를 의미

상관계수가 다른 데이터를 나타내는 예제

 

➕ 산점도 행렬

: 몇 가지 후보가 될 만한 예측변수(predictor variable)가 있을 때, 각 변수를 다른 변수에 대해 나타냄

: 오른쪽 그래프의 반쪽인 위쪽 오른편에는 상관관계(correlation)를 나타내고, 나머지 반쪽인 아래쪽 왼편에는 산점도(scatterplot), 대각 성분에는 히스토그램(histogram) 또는 밀도 그래프(density plot)를 나타냄

호주 NSW의 여러 지역에서 분기별 여행자 숙박일 수