자기회귀 모델: 기능, 프로세스 및 요약

미래 예측에는 종종 기술 기반이 필요합니다. 실제 세계에서 분석가는 상품의 과거 가치 또는 시장의 추세를 기반으로 미래 가치를 예측합니다. 통계 모델에서 과거 값에 대한 일련의 사실 데이터가 주어지면 미래 값을 예측할 수 있는 경우 자동 회귀라고 합니다.

예를 들어, 자기회귀 모델은 과거 성과를 기반으로 미래의 주가를 도출하기 위해 사용될 수 있습니다. 분석가는 행동을 모델링하기 위한 입력으로 과거 데이터만 사용합니다.

따라서 접두사 "auto"(그리스어 의미, "self")는 autoregressive라는 이름에 사용됩니다. AR 모델은 조건부 모델, 전환 모델 또는 마르코프 모델이라고도 합니다.

자기회귀(AR) 모델 정보

통계, 계량 경제학 또는 이미지 처리에서 자기회귀(AR) 모델은 일종의 무작위 프로세스로 간주됩니다. 의미, 그것은 자연, 경제학 등에서 시간에 따라 변하는 일련의 명확한 사건의 통계를 설명하는 데 사용됩니다.

실제로 시계열에서는 과거 값과 현재 값의 유사성이 관찰됩니다. 이것은 그러한 데이터 내에서 자기상관의 범위를 의미합니다. 예를 들어, 오늘 주가를 알면 내일의 가치 평가에 대해 대략적인 예측을 할 수 있습니다. 이것은 자기회귀 모델이 기반으로 하는 측면인 상관 관계를 나타냅니다.

AR(Autoregressive) 모델은 회귀 방법을 기반으로 구축된 예측 모델 중 하나입니다. 다중 회귀 모델은 예측 변수의 선형 조합을 사용하여 변수를 예측합니다. 반면 자기회귀 모델은 변수가 소유한 과거 값의 조합을 사용합니다. ADL(Autoregressive Distributed Lag) 모델과 달리 AR 모델은 시계열의 엔터티 간의 직렬 상관 관계를 기반으로 합니다.

따라서 AR(Autoregression)은 시계열 모델입니다. 자기회귀 모델은 과거 이벤트의 값을 기반으로 미래 값을 예측하기 위한 것입니다. 이전 단계의 관찰에서 입력 데이터를 사용하고 회귀 방정식을 사용하여 다음 시간 단계의 값을 예측합니다. 이 모델을 사용하면 다양한 시계열 문제에 대한 정확한 예측이 가능합니다.

그것은 일반적으로 주어진 시계열의 값 내에서 파생된 상관 관계(직렬 상관 관계)와 이를 주도하고 성공하는 값을 기반으로 하는 알고리즘을 사용합니다. 과거 값이 현재 값에 영향을 미친다는 가설은 통계 기법을 날씨, 금융(예: 경제) 및 시간이 지남에 따라 변하는 기타 프로세스와 같은 자연을 분석하는 데 유용합니다.

읽기: 선형 회귀 모델

두드러진 특징

• 자기회귀 모델은 과거 값을 기반으로 미래 값을 예측하는 데 도움이 됩니다.
• 자기 회귀 모델은 기술 분석에서 미래 추세를 예측하는 데 사용됩니다.
• 자기회귀 모델은 미래가 과거와 유사할 것이라는 이론을 기반으로 합니다.
• 시계열 데이터는 동일한 관측 단위에서 여러 기간에 수집된 데이터입니다.

예측은 급격한 기술 급등과 같은 변동적인 상황 또는 금융 영역의 경우 금융 위기의 영향을 받는 시장 상황 등의 영향을 받을 수 있습니다.

AR 프로세스

이 과정은 선형 회귀입니다. 현재 타임라인 시리즈 내의 데이터와 동일한 시리즈의 과거 하나 또는 여러 값의 회귀입니다.

회귀 분석에서 일반적으로 "정규" 선형 회귀에서 시간의 특정 시점 "t"에서의 결과 변수(Y) 값은 예측 변수(X)와 직접적으로 관련되어 있습니다.

여기에서 단순 선형 회귀와 AR 모델은 Y가 X에 종속되고 Y에 대한 이전 값에도 의존한다는 점에서 다릅니다. 상관 분석은 두 개의 연속 변수 간의 연관성을 수량화하는 데 사용되는 기술입니다.

AR 프로세스는 확률적 프로세스 중 하나입니다. 확률 이론에 따르면 불확실성의 정도 또는 어느 정도의 무작위성이 유도됩니다. 무작위성은 과거 데이터 세트 내에서 미래 추세를 쉽게 예측할 수 있음을 의미합니다. 그러나 당신은 절대 퍼센트 퍼센트 정확하지 않습니다.

이 프로세스는 일반적으로 대부분의 이벤트에서 신뢰할 수 있는 근사치와 "충분히 근접한" 과정이 필요합니다.

AR 테이크아웃

업계 분석가는 종종 예측 및 예측에서 통계 기법을 기대합니다. AR(Autoregressive) 모델 관련 학습은 전문 분석가가 데이터 과학 및 데이터 분석 프로젝트를 자신 있게 수행하는 데 항상 도움이 됩니다. upGrad와 같은 제공업체가 제공하는 해당 주제의 교육 과정은 앞으로 나아가는 데 도움이 됩니다. 브랜드 upGrad는 전문적인 성공을 이끌 준비가 된 광범위한 산업 관련 프로그램을 제공하는 온라인 고등 교육 플랫폼입니다.

다음은?

데이터 과학에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B & upGrad의 데이터 과학 PG 디플로마를 확인하세요. 이 PG 디플로마는 실무 전문가를 위해 만들어졌으며 10개 이상의 사례 연구 및 프로젝트, 실용적인 실습 워크숍, 업계 전문가와의 멘토링, 1- 업계 멘토와 일대일, 400시간 이상의 학습 및 최고의 기업과의 취업 지원.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.