시계열 데이터 분석에서 "p", "d", "q"는 ARIMA(자동 회귀 이동 평균) 모델의 파라미터를 나타냅니다.

ARIMA 모델은 시계열 데이터의 예측과 분석을 위해 사용되는 통계 모델 중 하나로, 시계열 데이터의 자기회귀(AR), 미분(I), 이동평균(MA) 요소를 조합하여 모델을 구성합니다.

1. "p" (AR: 자동 회귀)

• "p"는 자동 회귀 모델의 자기회귀 차수(AR 차수)를 나타냅니다.
• 자기회귀란 현재 시점의 데이터가 이전 시점의 데이터와 관련이 있는 경우를 의미합니다. "p"는 몇 개의 이전 시점 데이터를 사용할 것인지를 결정합니다. 예를 들어, "p=1"은 바로 직전 시점의 데이터만 사용하는 자기회귀 모델을 의미하고, "p=2"는 두 시점 이전까지의 데이터를 사용하는 자기회귀 모델을 나타냅니다.

2. "d" (I: 미분)

• "d"는 미분 차수를 나타냅니다.
• 미분은 시계열 데이터의 추세를 제거하기 위해 데이터 간의 차이를 계산하는 과정을 나타냅니다. "d"는 몇 번의 차이를 적용할 것인지를 결정합니다. 일반적으로, 시계열 데이터가 안정적인 상태에 도달할 때까지 미분을 적용합니다.

3. "q" (MA: 이동 평균)

• "q"는 이동평균 모델의 이동평균 차수(MA 차수)를 나타냅니다.
• 이동평균은 현재 시점의 데이터가 과거 시점의 랜덤한 오차 항에 의해 영향을 받는 경우를 나타냅니다. "q"는 몇 개의 이전 시점의 오차 항을 고려할 것인지를 결정합니다.

ARIMA 모델은 이러한 "p", "d", "q" 파라미터를 조정하여 시계열 데이터를 모델링하고 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 파라미터 조정을 통해 시계열 데이터의 특성을 적절하게 모델링하여 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다. ARIMA 모델은 시계열 데이터의 경향, 계절성 및 랜덤한 변동을 고려하여 예측합니다.

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