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ARIMA 시계열 모델 구축을 위한 p, d, q 란 무엇인가? feat. 농업 시계열 프로젝트
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)
2. "d" (I: 미분)
3. "q" (MA: 이동 평균)
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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