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[통계] 시계열 예측
이름
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`pandas`를 사용하여 다음 5년간의 분기초(Quarter Start) 날짜 20개를 생성하려고 할 때, `pd.date_range` 함수의 `freq` 파라미터로 알맞은 것은 무엇인가요?
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`pandas`를 사용하여 다음 5년간의 분기초(Quarter Start) 날짜 20개를 생성하려고 할 때, `pd.date_range` 함수의 `freq` 파라미터로 알맞은 것은 무엇인가요?
A
'Q'
B
'M'
C
'QS'
D
'Y'
"마지막 값으로 예측 (strategy='last')" 방법에 대한 설명으로
옳지 않은
것은 무엇인가요?
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"마지막 값으로 예측 (strategy='last')" 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가요?
A
모든 미래 예측값을 가장 최근 관측치로 설정한다.
B
데이터가 랜덤 워크(random walk)할 때 최적 예측치가 될 수 있다.
C
다양한 경제 금융 시계열에 잘 맞을 수 있다.
D
과거 데이터의 평균 변화량을 적용하여 예측한다.
"평균으로 예측 (strategy='mean')" 시 `window_length=12`로 설정했다면, 이는 무엇을 의미하나요?
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"평균으로 예측 (strategy='mean')" 시 `window_length=12`로 설정했다면, 이는 무엇을 의미하나요?
A
미래 12개 시점까지만 예측한다.
B
전체 과거 데이터 중 최근 12개 관측치의 평균으로 예측한다.
C
예측 모델을 12번 반복하여 학습시킨다.
D
12개의 서로 다른 평균 예측 모델을 결합한다.
"표류로 예측 (strategy='drift')" 방법은 어떻게 미래를 예측하나요?
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"표류로 예측 (strategy='drift')" 방법은 어떻게 미래를 예측하나요?
A
과거 데이터의 마지막 값을 그대로 사용한다.
B
과거 데이터 전체의 평균값을 사용한다.
C
과거 데이터에 나타난 평균 변화량(추세)을 미래에 적용한다.
D
과거 데이터의 계절적 패턴만을 사용한다.
sktime에서 표류 + 계절성을 구현하는 방법은 무엇인가요?
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sktime에서 표류 + 계절성을 구현하는 방법은 무엇인가요?
A
NaiveForecaster(strategy="drift", sp=4)로 설정
B
"마지막 값 + 계절성" 예측 결과에서 "표류" 예측 결과를 더했다.
C
"표류" 예측 결과에 "마지막 값 + 계절성" 예측 결과를 더한 후, 중복되는 "마지막 값" 예측을 한 번 빼주었다.
D
"평균 + 계절성" 예측 결과와 "표류" 예측 결과를 평균냈다.
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