통계데이터분석 - 시계열분석 - 지수예측모델 🔑 exponential forecasting model | 단순지수평활법 | 홀트지수평활법 | 홀트-윈터스지수평활법 | 완화추세

[R을 이용한 통계데이터분석]
지수예측모델(exponential forecasting model)은 시계열분석에서 널리 사용되는 예측 방법 가운데 하나입니다. 다른 예측모델에 비해 단순하면서도 비교적 우수한 단기예측 성능을 보이는 것으로 알려져 있습니다. 지수예측모델은 모델에 포함되는 시계열 구성 성분에 따라 몇 가지 유형으로 구분됩니다. 첫째, 단순지수평활법(simple exponential smoothing)은 수준을 추정합니다. 따라서 예측모델 생성 시 불규칙 성분만 고려되며 추세와 계절 요인은 포함되지 않습니다. 둘째, 홀트지수평활법(Holt exponential smoothing)은 수준과 기울기, 즉 추세를 갖는 시계열 예측모델을 생성합니다. 셋째, 홀트-윈터스지수평활법(Holt-Winters exponential smoothing)은 수준, 기울기, 계절 요인이 모두 포함된 시계열을 예측합니다. 다음과 같은 함수에 대한 설명이 포함되어 있습니다: ets(), forecast(), plot(), accuracy().
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[@상도-y3k]

오랜만에 강의를 올려주셨네요. 감사합니다.

[@storygiver1705]

시계열 회귀분석하는데 너무 도움이 됩니다. 감사합니다.

[@deargmai]

교수님 질문이 있습니다. 예측정확도는 실제값도 있어야 산출 가능한 것 아닌가요? 설명해주신 예제에서는 추정값만 계산되어서요

[@kykwahk]

관측값이 실제값입니다.

[@deargmai]

@@kykwahk 예제인 LakeHuron 데이터는 1972년까지 밖에 없는데 예측은 1973년 수위를 예측한 것 아닌가요

[@kykwahk]

accuracy() 함수를 통해 산출된 예측정확도 지표는 관측값과 모델에 의한 (그 관측값에 대한) 예측값을 바탕으로 계산된 겁니다.