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시계열 분석에서 단변량, 이변량, 다변량 분석의 차이
시계열 분석에서 단변량, 이변량, 다변량 분석의 차이를 이해하는 것은 중요합니다.
시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 관찰되는 데이터 포인트들의 시퀀스입니다.
1. 단변량(Univariate) 시계열 분석:
2. 이변량(Bivariate) 시계열 분석:
3. 다변량(Multivariate) 시계열 분석:
시계열 분석에서는 이러한 분석 방법들이 시간의 흐름에 따른 데이터의 동적인 특성과 변화를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.
단변량 분석은 한 변수의 시간에 따른 변화를, 이변량 분석은 두 변수 간의 시간적 관계를, 다변량 분석은 여러 변수들 사이의 복잡한 시간적 상호작용을 탐구합니다.
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