Time Series Analysis, Statistics, Data Science, Artificial Intelligence, Python.
library(forecast) model.ma <- ma(nhtemp, order = 3) #order parameter은 이동평균 산출위한 관측값개수(자기포함) plot(model.ma, col=’red’, lwd=2, ylab=’Temp.’, main=’Base Time Sereis’) 위의 회색 그래프보다 조금 더 추세가 보이는 것을 알 수 있음 k 값이 증가함에따라 불규칙하게 변동하는 노이즈는 줄어들고 패턴을 찾을 수 있게 한다. k 값 은 적정수준의 추세패턴을 찾을때까지 반복적인 시행착오과정을 통해 결정한다.