1. 소개 (Autoregressive) - 설명: 시계열 데이터를 모델링하는 데 사용되는 통계적인 방법 - 가정: AR 모델은 현재 시점의 데이터가 이전 시점의 데이터에 의존한다는 가정에 기반하여 작동 - AR(p)에서 p는 차수를 나타냄 - 사용 분야: 시계열 데이터의 예측, 변동성 분석, 추세 분석 등에 활용 2. 수식 c는 상수 항 φ_1, φ_2, ..., φ_p는 각각 1부터 p까지의 시차(lag)에 대한 계수(coefficient) ε_t는 백색 잡음(white noise) X_{t-1}, X_{t-2}, ..., X_{t-p}는 각각 t-1, t-2, ..., t-p 시점의 데이터 $$ X_t = c + \phi_1 * X_{t-1} + \phi_2 * X_{t-2} + ... + \phi..
