ARIMA 모형의 차분(Differencing) 과정에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 시계열의 계절성을 제거하기 위해 사용한다. ② 시계열의 분산을 일정하게 만들기 위해 사용한다. ③ 시계열의 추세를 제거하여 정상성을 확보하기 위해 사용한다. ④ 시계열의 이상값을 탐지하기 위해 사용한다.
3번
차분은 현재 값에서 이전 값을 빼는 과정으로, 시계열의 추세를 제거하여 정상성을 만들기 위해 사용됩니다. ①계절성 제거는 계절차분으로, ②분산 안정화는 로그변환 등으로, ④이상값 탐지는 별도의 방법으로 처리합니다.
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ADsP 시험까지 7일 남은 비전공자를 위한 일차별 시간표. 3일은 빡빡한 사람, R과 통계가 처음인 사람을 위한 안정 루트입니다.
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빅데이터분석기사와 ADsP를 비전공자 관점에서 응시조건·난이도·합격률·취업 활용도까지 비교해 어느 쪽을 먼저 준비하는 게 효율적인지 정리했습니다.
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ADsP 1과목(데이터 이해) 10문항에서 매회 출제되는 핵심 개념을 표·예시 중심으로 정리했습니다. 시험 직전 복습용.
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