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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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외생변수란 무엇이며, 왜 문제가 되는지 강의내용을 중심으로 작성하시오2025.01.181. 외생변수 시장조사에서 외생변수는 조사나 연구 대상인 시스템이나 모델 외부에서 영향을 미치는 변수입니다. 이는 연구자가 통제할 수 없으며, 주로 독립변수로 작용하여 종속변수에 영향을 줍니다. 예를 들어, 경제 상황, 정부 정책, 사회적 변화, 자연재해 등이 외생변수에 해당합니다. 이러한 변수는 조사 결과에 영향을 미칠 수 있으므로 분석 시 고려되어야 합니다. 2. 외생변수의 문제 외생변수는 연구자가 통제할 수 없는 변수이기 때문에, 연구 결과에 예상치 못한 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 연구 결과의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니...2025.01.18
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