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[통계] 자기상관
이름
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ACF (Auto Correlation Function)는 무엇을 측정하는 함수인가요?
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ACF (Auto Correlation Function)는 무엇을 측정하는 함수인가요?
A
시계열 데이터의 평균 변화량
B
서로 다른 두 시계열 변수 간의 상관 관계
C
단일 시계열 데이터 내에서 서로 다른 시점(lag) 간의 상관 계수
D
시계열 데이터의 분산 안정성
statsmodels 라이브러리의 plot_acf() 함수로 생성된 ACF 그래프에서, 하늘색 음영 영역은 무엇을 의미하나요?
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statsmodels 라이브러리의 plot_acf() 함수로 생성된 ACF 그래프에서, 하늘색 음영 영역은 무엇을 의미하나요?
A
계절성 패턴의 강도
B
자기 상관 계수의 신뢰 구간 (오차 범위)
C
데이터의 추세선
D
비정상 시계열 구간
시계열 데이터에 뚜렷한 선형적 증가 또는 감소 추세가 있을 때, ACF 그래프는 일반적으로 어떤 형태를 보이나요?
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시계열 데이터에 뚜렷한 선형적 증가 또는 감소 추세가 있을 때, ACF 그래프는 일반적으로 어떤 형태를 보이나요?
A
ACF 값이 0에 가깝게 빠르게 감소한다.
B
특정 계절성 주기마다 ACF 값이 높게 나타난다.
C
ACF 값이 음(-)의 값으로 빠르게 감소한다.
D
ACF 값이 천천히 감소하며 높은 양(+)의 값을 오래 유지한다.
시계열 데이터 분석에서 차분(Differencing)을 수행하는 주된 목적은 무엇인가요?
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시계열 데이터 분석에서 차분(Differencing)을 수행하는 주된 목적은 무엇인가요?
A
데이터의 계절성을 강화하기 위해
B
데이터의 변동성을 증가시키기 위해
C
시계열을 정상화(stationarize)하고 추세를 제거하기 위해
D
미래 값을 예측하는 모델의 정확도를 높이기 위해
월별(Monthly) 데이터에서 1년 주기의 계절성을 제거하기 위해 가장 적절한 차분 방법은 무엇인가요?
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월별(Monthly) 데이터에서 1년 주기의 계절성을 제거하기 위해 가장 적절한 차분 방법은 무엇인가요?
A
1차 차분: .diff() 또는 .diff(1)
B
6개월 차분: .diff(6)
C
12개월 차분 (계절 차분): .diff(12)
D
2차 차분: .diff().diff()
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