MA(이동평균, Moving Average) 1. 소개 설명 시계열 데이터를 모델링하는 데 사용되는 통계적인 방법 현재 시점의 데이터를 이전 시점의 잔차와 계수의 조합으로 예측 가정: 현재 시점의 데이터가 이전 시점의 잔차(실제 값과 예측 값의 차이)에 영향을 받는다고 가정 MA(q)에서 q는 차수를 나타냄 사용 분야: 시계열 데이터의 예측, 변동성 분석, 추세 분석 등에 활용 2. 수식 X_t는 현재 시점(t)의 값입니다. μ는 평균값으로, 모델의 기댓값을 나타냅니다. ε_t는 백색 잡음(white noise)으로, 모델에서 설명하지 못하는 불규칙한 요소를 나타냅니다. θ_1, θ_2, ..., θ_q는 각각 1부터 q까지의 시차(lag)에 대한 계수(coefficient)입니다. 이는 이전 시점의 잔..
