auto-correlation (1) 썸네일형 리스트형 Autocorrelation, 시계열 분해, Trend estimation Autocorrelation function (ACF) 지난 포스트에서 autocovariance function $\gamma_X (h) = Cov(X_t, X_{t+h})$ 로 정의하였습니다. 공분산을 풀어쓰면 $Cov(X_t, X_{t+h})$ = $E[X_t X_{t+h}] - E[X_t]E[X_{t+h}]$ 이고 시계열 데이터는 일반적으로 평균이 0이 되도록 shifting 시킬 수 있기 때문에 (이를 demean 혹은 centering 이라 합니다.) $\gamma_X (h) = E[X_t X_{t+h}]$로 볼 수 있습니다. 앞으로 편의상 시계열 데이터의 평균은 0으로 가정하겠습니다. 공분산에서의 상관계수와 마찬가지로 확률 변수의 스케일에 무관하게 하기 위해 autocorrelation fu.. 이전 1 다음
