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데이터 사이언스 실무 시계열 분석: prophet
유재명
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ARIMA
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ARIMA AR(p): p 이전 기간의 값의 영향이 존재 MA(q): q 이전 기간의 오차의 영향이 존재
ARMA(p, q) = AR(p) + MA(q) ARIMA(p, d, q) = ARMA(p, q) + d차 차분 SARIMA = ARIMA(p, d, q) + 계절 효과
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Dynamic Linear Model
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Dynamic Linear Model Linear Model: Y= 𝑋𝛽+𝜖꼴의 관계를 찾음
Dynamic Linear Model: X가 Y의 과거가 되는 점이 차이 AR과 거의 비슷하지만 추정 방법에 차이가 있음 DLM: 최소제곱법(OLS) AR: 최대우도법(MLE)
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prophet
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prophet Facebook이 공개 R, Python에서 사용 가능 추세, 계절효과, 추세 변화 탐지 등이 자동
휴일 추가 가능 ARIMA와 달리 간격이 일정할 필요 X
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prophet 모형 𝑦 𝑡 =𝑔 𝑡 +𝑠 𝑡 +ℎ 𝑡 + 𝜖 𝑡 𝑦 𝑡 : 시계열 데이터 𝑔 𝑡 : 트렌드
𝑦 𝑡 =𝑔 𝑡 +𝑠 𝑡 +ℎ 𝑡 + 𝜖 𝑡 𝑦 𝑡 : 시계열 데이터 𝑔 𝑡 : 트렌드 𝑠 𝑡 : 계절 효과 ℎ 𝑡 : 휴일 효과 𝜖 𝑡 : 오차
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트렌드 선형 트렌드와 로지스틱 트렌드 2가지가 가능 트렌드가 변하는 점(change point)을 자동 추정
sparsity parameter(𝜏): 트렌드가 얼마나 자주 변하는 지 𝜏=0: 트렌드가 불변 커질 수록 자주 변함
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휴일 휴일을 별도의 data.frame으로 넣어줄 수 있음 holiday ds lower_window upper_window
휴일의 종류 날짜 ~일 전까지 포함 예) 크리스마스 이브의 경우 크리스마스의 -1일 ~일 후까지 포함 예) 추석의 경우 추석 +1일
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