당신은 주제를 찾고 있습니까 “다변량 시계열 분석 – [adsp 강의] – 시계열분석 1 편“? 다음 카테고리의 웹사이트 https://you.charoenmotorcycles.com 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: https://you.charoenmotorcycles.com/blog. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 Datarian 이(가) 작성한 기사에는 조회수 14,960회 및 좋아요 159개 개의 좋아요가 있습니다.
다변량 시계열 분석 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 [adsp 강의] – 시계열분석 1 편 – 다변량 시계열 분석 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
adsp 자격 시험대비 시계열분석 관련 강의 1편 입니다. adsp에서도 어려운 축에 속하는 시계열분석, 10분만 투자하고 쉽게 배워보세요.
다변량 시계열 분석 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
VAR (Vector Auto Regression) – 다변량 시계열 분석
다변량 시계열 분석이란, 시계열 분석에 있어 하나의 변수가 아닌 2개 이상의 변수의 시계열을 이용해 각 변수간 시계열에 따라 영향을 미치는 정도를 …
Source: dodonam.tistory.com
Date Published: 5/14/2022
View: 1571
[시계열 분석의 기초] 시계열 모형의 종류-2 – 네이버 블로그
다변량 시계열 모형이란 측정 변수를 두 개 이상 넣어서 변화를 예측하는 것이다. 이것은 마치 다중회귀분석과 비슷한 느낌을 주는 모형인 것이다.
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 4/6/2022
View: 3723
VAR(Vector Auto Regression)을 이용한 다변량 시계열 분석 및 …
다변량 분석에서 예측할 변수의 과거의 데이터를 고려해야할 뿐만 아니라 여러 변수들 사이의 의존성을 고려해야 한다. 다변량 시계열 모델은 특정 …
Source: dining-developer.tistory.com
Date Published: 10/11/2022
View: 8068
다변량 시계열 데이터 예측하기 – Codetorial
각 시간 단위마다 여러 개의 값을 가지는 데이터를 다변량 시계열 데이터 (Multivariate Time Series Data)라고 합니다. 시간 단위는 시 (hour), 분 (minute), …
Source: codetorial.net
Date Published: 4/4/2022
View: 9978
SNU Open Repository and Archive: 다변량시계열분석 – S-Space
Issue Date: 1995-01-25. Publisher: 세경사. Citation: 1051 p. Abstract: 본서의 목적은 SAS패키지의 하나인 SAS/ETS를 사용하여 다변량시계열데이터를 분석하는 …
Source: s-space.snu.ac.kr
Date Published: 2/3/2021
View: 4286
다변량 시계열 분석 – YES24
다변량 시계열 분석. 최병선 | 세경사(김재은) | 1995년 02월 28일 저자/출판사 더보기/감추기. 첫번째 리뷰어가 되어주세요. 베스트: 사회과학 계열 top100 1주.
Source: www.yes24.com
Date Published: 8/11/2022
View: 2133
다변량 시계열 알고리즘 VAR – 씩씩한 IT블로그
다변량 시계열 알고리즘 VAR. 씩씩한 IT블로그 2021. 1. 4. 10:52 … 출처 : 패스트캠퍼스 “파이썬을 활용한 시계열 데이터분석 A-Z”.
Source: sosoeasy.tistory.com
Date Published: 3/5/2022
View: 4283
계절형 다변량 시계열 모형을 이용한 국제항공 여객 및 화물 …
다변량 시계열 분석의 목적은 일변량 시계열에서 알 수 없는 시계열 변수들 사이에서 상호작용과. 동적 관계를 설명하고 예측을 위한 모형화를 위해서이다.
Source: www.kss.or.kr
Date Published: 10/6/2021
View: 4415
주제와 관련된 이미지 다변량 시계열 분석
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 [adsp 강의] – 시계열분석 1 편. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
![[adsp 강의] - 시계열분석 1 편](https://i.ytimg.com/vi/d3eU9kEjICc/maxresdefault.jpg)
주제에 대한 기사 평가 다변량 시계열 분석
- Author: Datarian
- Views: 조회수 14,960회
- Likes: 좋아요 159개
- Date Published: 2018. 8. 17.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=d3eU9kEjICc
VAR (Vector Auto Regression)
반응형
다변량 시계열 분석이란, 시계열 분석에 있어 하나의 변수가 아닌 2개 이상의 변수의 시계열을 이용해 각 변수간 시계열에 따라 영향을 미치는 정도를 파악할수 있다.
VAR (Vector Auto Regression)
– 간단히 말하면, multiple regression의 개념을 도입한 자기회귀 모델(시계열 분석)이라고 생각하면 된다.
(양 방향 관계(bi-directional relationship))
위 식처럼, 두가지 이상의 variable 을 가지고 lag (시차값)은 얼만큼이나 할지 정해서 사용하면 된다!
VAR을 이용하여 예측할 때 두 가지 요소를 판단하여 모델을 생성해야 한다.
– (K로 쓰는) 얼마나 많은 변수
– (p로 쓰는) 얼마나 많은 시차값이 시스템에 있어야 하는지
>> VAR에서 추정할 계수의 수는 아래와 같다.
예시
모델의 구성에 앞서 모델을 학습하기 위해 들어가는 데이터는 Stationary 해야한다.
Stationary time series / 정상성
stationary라는 뜻은 정적이라는 뜻이다. 또한 stationarity라 정상성이란 뜻인데, 데이터가 정상성을 가진다는 의미는 데이터의 평균과 분산이 안정되어 있어 분석하기 쉽다는 의미이기도 하다.
통상적으로 평균이 일정하지 않으면 차분을 취하고, 분산이 일정하지 않으면 변환을 취한다.
데이터가 정상성을 가지는지 확인하는 방법
– ADF 검정을 이용해 p-value 값으로 판정할 수 있으며,
– 데이터가 stationary 하지 않다면, 차분(differencing)을 통하여 stationary 하게 데이터를 구성하여 학습시키면 된다!
VAR 의 특징
– 추정할 계수가 많아지면, 예측에 들어오는 추정 오차가 커짐
– 실제로는 K를 작게 두고 서로 상관관계가 있는 (예측할 때 쓸모 있는) 변수만 포함
– 넣을 시차값(lag)의 수를 고를 때 흔히 정보기준(information criteria)을 사용
lag 을 얼만큼 할지 선택하는 방법
4가지 서로 다른 정보 기준 (AIC, HQ, SC, FPE)을 가지고 시차 p 값의 수를 고를 수 있음
– AIC 가 가장 작은 시점을 기준으로 lag 선택한 예
VAR 모델의 유용성
분명한 해석이 필요 없을 때 관련된 변수의 모임을 예측할 때 (그랑거(Granger) 인과율(causality) 검정에 기초하여) 한 변수가 다른 것을 예측 할 때 유용한지 판단할 때 충격 반응 분석(impulse response analysis), 한 변수가 다른 한 변수의 갑작스럽지만 일시적인 변화에 반응하는 것을 분석할 때 예측 분산 분해를 예측할 때, 다른 변수의 효과의 결과가 각 변수의 예측 분산의 비율이 될 때
VAR 모델의 한계
– VAR 모델은 이론적이지 않다고 비판
– 이론적인 구조를 식에 반영하는 몇몇 경제학적 이론에 기초하여 세운 것이 아님
– 모든 변수는 시스템 안의 다른 모든 변수에 영향을 준다는 가정을 하기 때문에 추정한 계수를 해석하는 것이 어려움
– 딥러닝 모델에 비해서 떨어지는 정확도 (단기간 예측에 적합)
VAR의 예측 결과
딥러닝(LSTM)의 예측 결과
예제: 미국 소비 예측에 대한 VAR 모델
Figure 11.10: VAR(3)으로 생성한 미국 소비와 소득에 대한 예측값.
참조 : otexts.com/fppkr/VAR.html
728×90
반응형
[시계열 분석의 기초] 시계열 모형의 종류-2
[시계열 분석의 기초] 시계열 모형의 종류-2(1) 투입된 변수의 개수에 따라
① 일변량 시계열 모형
일변량 시계열 모형이란 한 개의 변인만을 측정하고, 그 변인이 갖고 있는 데이터로만 미래 시점의 어떤 값을 예측하려는 것이다. 여기서 일변량이란 말은 한 개의 변인만을 측정했다는 의미로 보면 되고, 그 의미를 강조하기 위해서 일변량 시계열 모형이라는 용어를 쓰는 것이다.
예를 들어, 시청률을 예측하기 위해 아래와 같이 측정시점과 시청률이 있는 표를 보자. 이런 경우 4회차의 시청률을 예측하고자 한다면, 일변량시계열 모형을 적용했다고 말하는 것이다.
방송회차 시청률 1 1.82 2 1.9 3 2.14
② 다변량 시계열 모형
다변량 시계열 모형이란 측정 변수를 두 개 이상 넣어서 변화를 예측하는 것이다. 이것은 마치 다중회귀분석과 비슷한 느낌을 주는 모형인 것이다. 예를 들어, 시청률 증가와 관련있는 변수가 미세먼지의 정도라고 가정하자. 그래서 시청률과 미세먼지의 정도를 같은 시점에 함께 측정했다면, 아래와 표와 같이 정리할 수 있을 것이다.
방송회차 미세먼지 시청률 1 1 1.82 2 2 1.9 3 3 2.14
미세먼지도와 시청률 간에 관계가 있는 것으로 파악되었다면, 미래 시점의 시청률을 예측하는 변인으로 미세먼지를 활용하는 것이다. 그러면 일변량분석모형보다 좀더 예측의 정확도가 높을 수 있다. 이렇게 두 개 이상(미세먼지와 시청률)의 변수가 측정된 상황에서 시계열 분석을 적용한다는 점을 강조하기 위해 다변량 시계열 모형이라고 부르는 것이다. 이 다변량 시계열 모형을 때로는 전달함수모형이라고 부를 때도 있다.
만약 추가된 변수가 더미 변수일 경우, 간섭모형(intervention model)이라 하며, 이 모형을 다변량시계열 모형(전달함수모형)의 특수한 형태로 간주한다.
(3) 모형을 찾아가는 방법
일변량시계열 모형, 다변량 시계열 모형은 측정변수의 개수에 초점을 둔 용어다. 실제 구체적인 시계열 모형을 만들기 위해서는 구체적인 분석방법을 써야 한다. 회귀분석을 할 때, 단순회귀모형, 다중회귀모형, 로지스틱회귀 모형 등 다양한 용어가 있듯이 시계열 분석 방법에도 “자기회귀 모형, 이동평균모형, 지수평활법, 최근린법 등” 다양한 분석방법이 있다. (회귀 모형 분석과 회귀 분석을 같은 의미로 받아들여도 상관없다. 시계열 모형과 시계열 분석을 같은 의미로 받아들여도 상관없다)
VAR(Vector Auto Regression)을 이용한 다변량 시계열 분석 및 예측
다변량 시계열 데이터 예시
너무나 당연한 이야기이지만 일변량 시계열 데이터는 단일 시간 종속 변수만 포함하고, 다변량 시계열 데이터는 다중 시간 종속 변수로 구성된다.
다변량 분석에서 예측할 변수의 과거의 데이터를 고려해야할 뿐만 아니라 여러 변수들 사이의 의존성을 고려해야 한다.
다변량 시계열 모델은 특정 주어진 데이터에 대해 더 신뢰성 있고 정확한 예측을 제공하기 위해 의존성을 이용해야 한다. 이번 글에서는 실제 데이터셋에 VAR(Vector Auto Regression)이라는 다변량 시계열 모델을 다뤄보자.
혼자 공부하고 이해할 때는 영어 그 자체로 충분했던 것들이 글을 쓰기 시작하면서 어떻게 한글로 써야 할까? 라는 의문이 들어서 중요한 용어들만 집고 넘어가고, 애매한 것들은 영어 원문으로 쓰기로 했다.
univaritate time series – 일변량 시계열
multivariate time series – 다변량 시계열
개발환경
Python 3.6 이상
VAR(Vector Auto Regression) / 벡터 자동 회귀 분석이란?
VAR 모델은 예측할 변수의 과거 값뿐만 아니라 예측할 변수와 의존성이 있는 변수 들까지 고려하여 선형 함수로 나타내는 확률적 과정이다. 다음과 같은 시간당 온도와 풍속 사이의 관계를 과거 값의 함수로 설명하는 이변량 분석을 예로 들 수 있다.
온도(t) = a1 + w11* 온도(t-1) + w12* 바람(t-1) + e1(t-1)
바람(t) = a2 + w21* 온도(t-1) + w22*바람(t-1) + e2(t-1)
여기서 a1과 a2는 상수이고 w11, w12, w21, w22는 계수 e1과 e2는 오차항이다.
데이터셋
이번에는 주로 사용하지 않았던 statsmodels python api를 사용해보고자 한다. statsmodels은 사용자가 데이터를 탐색하고 통계적 모델을 추정하며 통계적 테스트를 수행할 수 있게 도와주는 API이다. 시계열 데이터도 포함하고 있다.
우선 필요 모듈 임포트부터 하고
import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.api import VAR from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
데이터를 다운로드하기 위해서는 파이썬 스크립트 내에서 다음과 같이 입력하면 된다.
data = sm.datasets.macrodata.load_pandas().data data.head()
출력 결과는 다음과 같다.
데이터셋에는 시계열 데이터가 들어있는데, 우리는 이중에 year, realgdp, realdpi 세가지만 사용해보자.
mydata = data[[“realgdp”, ‘realdpi’]] mydata.index = data[“year”] mydata.head()
시각화 한번 해주고.
mydata.plot(figsize = (8,5))
두 시계열 데이터 모두 시간이 갈수록 상승하는 추세를 보여준다.
Stationary time series / 정상성
stationary라는 뜻은 정적이라는 뜻이다. 또한 stationarity라 정상성이란 뜻인데, 데이터가 정상성을 가진다는 의미는 데이터의 평균과 분산이 안정되어 있어 분석하기 쉽다는 의미이기도 하다. 통상적으로 평균이 일정하지 않으면 차분을 취하고, 분산이 일정하지 않으면 변환을 취한다.
VAR을 적용시켜보기 전에 두 시계열 변수가 모두 stationay 상태이어야 한다. 두 시계열 데이터가 일정한 평균과 분산을 나타내지 않기 때문에 두 변수는 unstationay 상태이다. AIC 기준을 사용하여 데이터의 stationarity를 찾기 위해 ADF(Advanced Dickey-Fuller test)와 같은 통계적 테스트를 수행해보자.
adfuller_test = adfuller(mydata[‘realgdp’], autolag= “AIC”) print(“ADF test statistic: {}”.format(adfuller_test[0])) print(“p-value: {}”.format(adfuller_test[1])) >> ADF test statistic: 1.7504627967647168 >> p-value: 0.9982455372335032 adfuller_test = adfuller(mydata[‘realdpi’], autolag= “AIC”) print(“ADF test statistic: {}”.format(adfuller_test[0])) print(“p-value: {}”.format(adfuller_test[1])) >> ADF test statistic: 2.986025351954683 >> p-value: 1.0
두 경우 모두 p-value가 충분히 유의미한 값을 가지지 않아 귀무가설(null hypothesis)을 기각할 수 없고 시계열 데이터가 non-stationary라고 결론을 내릴 수 있다는 의미이다.
* p-value의 의미를 어떻게 해석하는지는 따로 정리를 해야 할 예정
differencing / 차분
두 시계열 데이터는 모두 stationary 상태가 아니기 때문에 차분을 취하고 나서 stationary를 확인해보자
아래와 같이 입력해서 차분을 구해주고
mydata_diff = mydata.diff().dropna()
다시 확인해보면?
adfuller_test = adfuller(mydata_diff[‘realgdp’], autolag= “AIC”) print(“ADF test statistic: {}”.format(adfuller_test[0])) print(“p-value: {}”.format(adfuller_test[1])) >> ADF test statistic: -6.305695561658106 >> p-value: 3.327882187668224e-08 adfuller_test = adfuller(mydata_diff[‘realdpi’], autolag= “AIC”) print(“ADF test statistic: {}”.format(adfuller_test[0])) print(“p-value: {}”.format(adfuller_test[1])) >> ADF test statistic: -8.864893340673008 >> p-value: 1.4493606159108096e-14
realgdp, realdpi 모두는 p-value 값이 꽤나 작아졌다. sationary 상태가 되었다.
Modeling / 모델링
우선 데이터를 트레인/테스트 셋으로 나누어주자
마지막 10일은 test 나머지는 train이다.
train = mydata_diff.iloc[:-10,:] test = mydata_diff.iloc[-10:,:]
VAR모델의 최적 순서 찾아보기
VAR 모델링 과정에서, 최적의 모델을 찾기 위한 기준 AIC(Akaike’s Information Criterion)를 모델 선택 기준으로 하자.
간단히 말해서, 최상의 AIC점수를 바탕으로 VAR의 순서(p)를 선택한다. AIC는 일반적으로 모델이 너무 복잡하다는 이유로 불이익을 주곤 하는데 복잡한 모델은 일부 다른 모델 선택 기준에서 약간 더 나은 성능을 보여 줄 수 있다. 따라서 순서(p) 검색 시 변곡점이 예상되는데, 이는 일정 순서가 될 때까지 순서 p가 커지면 AIC점수가 감소하고, 이후 점수가 높아지기 시작한다는 것을 의미한다.
grid-search를 수행해서 최적의 p를 조사해보자.
forecasting_model = VAR(train) results_aic = [] for p in range(1,10): results = forecasting_model.fit(p) results_aic.append(results.aic)
위 코드의 첫 번째 줄에서 VAR 모델을 학습시킨다. 나머지 줄에서는 1부터 10까지 적합한 순서에 대한 AIC 점수를 찾기 위해 반복문을 통해 grid-search를 한다.
이 값을 시각화해보자.
sns.set() plt.plot(list(np.arange(1,10,1)), results_aic) plt.xlabel(“Order”) plt.ylabel(“AIC”) plt.show()
결과 그래프에서 가장 낮은 AIC점수는 2이고, 그 이후 p가 커짐에 따라 증가 추세를 보인다. 따라서 VAR모델의 최적 순서는 2로 선택한다. 예측 모형에 순서 2로 fit 시키고 요약 결과를 살펴보자.
results = forecasting_model.fit(2) results.summary()
학습 모델 요약
Forcasting / 예측하기
위에서 도출한 것처럼 VAR모델을 맞추는데 최적의 순서로 2를 사용한다. 학습된 모델에 2일 동안의 훈련을 넣어 향후 10일 동안의 테스트 데이터를 예측해보자.
laaged_values = train.values[-2:] forecast = pd.DataFrame(results.forecast(y= laaged_values, steps=10), index = test.index, columns= [‘realgdp_1d’, ‘realdpi_1d’]) forecast
앞서 언급한 예측이 차분(diffencing)에 대한 모델에 대한 것이라는 점을 유념해야 한다.
차분을 더하여 우리가 예측해야 할 값으로 만들어주자.
forecast[“realgdp_forecasted”] = mydata[“realgdp”].iloc[-10-1] + forecast[‘realgdp_1d’].cumsum() forecast[“realdpi_forecasted”] = mydata[“realdpi”].iloc[-10-1] + forecast[‘realdpi_1d’].cumsum() forecast
왼쪽 두열(_1d)은 차분에 대한 예측값이고 오른쪽 두열(_forcasted)은 원래 시리즈에 대한 예측값이다.
실제 test 셋과 합쳐서 시각화해보자.
test = mydata.iloc[-10:,:] test[“realgdp_forecasted”] = forecast[“realgdp_forecasted”] test[“realdpi_forecasted”] = forecast[“realdpi_forecasted”] test.plot()
아래 두줄 realdpi와 realdpi_forecasted는 비슷한 패턴을 보여준다.
위 두줄 realgdp와 realgdp_forecasted는 절반 정도는 비슷하다가 다른 패턴을 보여준다.
요약하자면
간단하게 다변량 시계열 분석에 대해 알아보았고 VAR을 실제 다변량 시계열 데이터셋에 적용해보았다.
일변량 분석에 대해 알고 싶다면 여기에 facebook의 prophet 라이브러리를 활용한 글이 있으니 참고.
요즘 월급쟁이로 자본주의를 졸업할 수 없다는 것을 알게 된 후 이리저리 돈 벌 궁리를 하는 중인데 시계열 머신러닝을 좀 심도 있게 학습한 후에 주택이나 환율 예측을 해보는 장기 프로젝트를 진행해볼까 싶다.
다변량 시계열 데이터 예측하기
def multivariate_data ( dataset , target , start_index , end_index , history_size , target_size , step , single_step = False ) data = [] labels = [] start_index = start_index + history_size if end_index is None : end_index = len ( dataset ) – target_size for i in range ( start_index , end_index ): indices = range ( i – history_size , i , step ) data . append ( dataset [ indices ]) if single_step : labels . append ( target [ i + target_size ]) else : labels . append ( target [ i : i + target_size ]) return np . array ( data ), np . array ( labels )
다변량 시계열 분석
안전하고 정확한 포장을 위해 CCTV를 설치하여 운영하고 있습니다.
고객님께 배송되는 모든 상품을 CCTV로 녹화하고 있으며, 철저한 모니터링을 통해 작업 과정에 문제가 없도록 최선을 다 하겠습니다.
목적 : 안전한 포장 관리
촬영범위 : 박스 포장 작업
다변량 시계열 알고리즘 VAR
반응형
VAR알고리즘
벡터자기회귀(VAR) : 단변량 자기회귀의 일반적인 형태로서 여러개의 Y값이 시차에 따라 서로 영향을 주는 식(종속변수 y가 여러개)
(1) var(1) : 시차 1까지 식에 포함시킴
(2) var(2) : 시차 2까지 식에 포함시킴
코드 예시
– 데이터 로딩 및 확인
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels import statsmodels.api as sm # 데이터 로딩 raw = sm.datasets.macrodata.load_pandas().data dates_info = raw[[‘year’, ‘quarter’]].astype(int).astype(str) raw.index = pd.DatetimeIndex(sm.tsa.datetools.dates_from_str(dates_info[‘year’] + ‘Q’ + dates_info[‘quarter’])) raw_use = raw.iloc[:,2:5] display(raw_use) # 데이터 시각화 raw_use.plot(subplots=True, figsize=(12,5)) plt.tight_layout() plt.show()
– 데이터 전처리 및 적합
#차분을 이용한 추세제거 raw_use.diff(1).dropna().plot(subplots=True, figsize=(12,5)) plt.tight_layout() plt.show() # VAR 모형적합 raw_use_return = raw_use.diff(1).dropna() fit = sm.tsa.VAR(raw_use_return).fit(maxlags=2) #var2 모형 (2단위시간 전까지 값을 사용, Y_t=A1*Y_t-1+A2*Y_t-2+e_t, k=3) display(fit.summary()) # # 예측 및 시각화 forecast_num = 20 # 구간추정 # pred_var = fit.forecast(fit.model.endog[-1:], steps=forecast_num) # pred_var_ci = fit.forecast_interval(fit.model.endog[-1:], steps=forecast_num) fit.plot_forecast(forecast_num) plt.tight_layout() plt.show()
결과값 파라미터의 위치 공분산 예측값
*출처 : 패스트캠퍼스 “파이썬을 활용한 시계열 데이터분석 A-Z”
반응형
키워드에 대한 정보 다변량 시계열 분석
다음은 Bing에서 다변량 시계열 분석 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 [adsp 강의] – 시계열분석 1 편
- adsp
- adsp 강의
- adsp 자격증 강의
- 시계열분석
- 머신러닝
- 통계분석
- 데이터분석 준전문가
- 데이터분석 준전문가 강의
- arima
- 데이터 자격증
- sql
- 데이터베이스 자격증
- ADsP
YouTube에서 다변량 시계열 분석 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 [adsp 강의] – 시계열분석 1 편 | 다변량 시계열 분석, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.
