Chapter 6 시계열 분해

시계열 데이터는 다양한 패턴으로 나타날 수 있습니다. 시계열을 몇 가지 성분으로 나누려는 작업은 시계열을 이해하는데 종종 도움이 됩니다. 이러한 각각의 성분은 기본적인 패턴 범주를 나타냅니다.

2.3 절에서 추세(trend), 계절성(seasonality), 주기(cycle) 이렇게 세 가지 시계열 패턴을 살펴봤습니다. 시계열을 이러한 성분으로 나눌 때, 종종 추세와 주기를 결합하여 하나의 추세-주기 성분으로 다룹니다 (때때로 단순히 추세라고 부르기도 합니다). 그래서 시계열이 다음과 같이 세 가지 성분으로 구성된다고 생각합니다: 추세-주기 성분, 계절성 성분, (시계열의 나머지 요소를 포함하는) 나머지(remainder) 성분.

이 장에서는 시계열에서 위와 같은 성분을 추출할 때 사용하는 몇 가지 일반적인 기법을 다룹니다. 시계열을 더 잘 이해하기 위해 종종 이러한 작업을 진행하고, 이 작업의 결과는 예측 정확도를 높이는 데 사용될 수 있습니다.