[핵심 요약] 시계열 분석 로드맵 & PPT 발표 자료 (다운로드)

2. Roadmap of Time Series
3. Time Series Covariance Stationary, Large sample
4. Time Series Decomposition, ARCH

시계열 분석에서 회귀의 로드맵은 사건이나 현상 사이의 관계를 이해하고 예측하는데 중요한 과정을 포함한다. 회귀 분석은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 수량화하여 미래의 값을 예측하거나, 변수 간의 연결 고리를 분석하는 데 사용된다. 이러한 분석 과정은 여러 단계를 거치며 이들 단계는 서로 연결되어 있다. 첫 번째 단계는 데이터 수집과 탐색적 데이터 분석이다. 이 단계에서는 시계열 데이터를 수집하고, 데이터를 시각화하여 패턴이나 경향을 식별한다. 예를 들어, 시계열 차트, 히스토그램, 상자 그림 등을 통해 데이터의 변동성과 계절성을 파악할 수 있다. 이러한 작업은 데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 회귀 분석의 적합성을 평가하는 데 도움을 준다. 두 번째 단계는 데이터 전처리이다. 시계열 데이터는 종종 결측치, 이상치, 또는 노이즈를 포함하게 된다. 이를 처리하는 과정이 필수적이다. 결측치는 평균이나 중위수, 또는 예측 모델을 통해 대체할 수 있으며,