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시계열 분석에서 단변량, 이변량, 다변량 분석의 차이를 이해하는 것은 중요합니다.

시계열 데이터는 시간에 따라 순차적으로 관찰되는 데이터 포인트들의 시퀀스입니다.

1. 단변량(Univariate) 시계열 분석:

• 이 분석은 시간에 따른 단일 변수의 관측값에 초점을 맞춥니다.
• 예를 들어, 매일의 평균 기온, 월별 판매량 등이 단변량 시계열 데이터의 예입니다.
• 주요 목적은 미래의 값들을 예측하거나 시계열의 패턴(계절성, 추세 등)을 이해하는 것입니다.

2. 이변량(Bivariate) 시계열 분석:

• 두 시계열 변수 간의 관계를 분석합니다.
• 예를 들어, 시간에 따른 기온과 아이스크림 판매량의 관계를 분석할 수 있습니다.
• 이변량 분석은 두 변수 간의 상관관계, 인과관계, 동시 변동성 등을 탐색합니다.

3. 다변량(Multivariate) 시계열 분석:

• 세 개 이상의 시계열 변수를 동시에 분석합니다.
• 예를 들어, 경제 데이터에서 GDP, 실업률, 인플레이션 등 여러 변수의 시간에 따른 변화를 분석할 수 있습니다.
• 다변량 시계열 분석은 변수들 간의 복잡한 상호작용과 영향력을 이해하는 데 사용됩니다.

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.