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Data science, Deep Learning, AI

Recent Posts

시계열 분석 part6 - Spectral analysis

지금까지 우리는 time domain에서의 여러가지 시계열 모델을 살펴보았습니다. 이번 포스팅은 주어진 시계열 데이터를 frequency domain에서 분석하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 수학적으로 다소 복잡해보이지만, 실제로는 numpy 등을 통해서 쉽게 활용할수 있...

django - AWS 배포하기

django application을 Amazon Web Service(AWS)에 배포하는 과정을 요약한 포스팅입니다. 이 블로그를 주로 참고하였고, 수행 중 발생하는 문제에 대한 trouble shooting 과정을 기억하기 위해 작성하였습니다.

시계열 분석 part5 - ARMAX, ARFIMA, ARCH, GARCH

지금까지 우리는 시계열 데이터를 설명하기 위해 ARMA모델을 살펴보고, non-stationary 시그널의 경우 differecing을 통해서 stationary 시그널을 얻은 후, ARMA를 적용하는 ARIMA 모델을 공부하였습니다. 또한 여러개의 시그널을 동시에 모델링하도록 V...

시계열 분석 part4 - VAR

지금까지는 시계열 데이터가 univariate일 경우를 모델링하는 방법을 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 여러개의 시계열 데이터가 존재할 경우, 즉 multivariate 모델인 Vector AutoRegression (VAR) Model을 알아보도록 하겠습니다.

시계열 분석 part3 - Non-stationary

Part1에서는 stationarity를 가정으로, 시계열 데이터의 기본 모델인 AR과 MA에 대해서 알아보고 모델의 파라미터를 추정하기 위해서 Yule-Walker Equations을 알아보았습니다. 또한 모델의 order를 결정하기 위해 ACF, PACF를 이용하는 방법을 살...

시계열 분석 part2 - practical example

지난 포스팅에서는 시계열 데이터를 모델링하기 위한 모델과 모델의 파라미터를 추정하기 위한 이론적 배경을 살펴보았습니다.

시계열 분석 part1 - Auto-Regressive, Moving-Average

시계열 데이터는 일정 시간동안 수집된 일련의 데이터로, 시간에 따라서 샘플링되었기 때문에 인접한 시간에 수집된 데이터는 서로 상관관계가 존재하게 됩니다. 따라서 시계열 데이터를 추론하는데, 전통적인 통계적 추론이 적합하지 않을수 있습니다. 현실 세계에서는 날씨, 주가, 마케팅 데이...