데이터 사이언스 튜토리얼

설치부터 분석까지 pandas를 학습하세요. 모든 예제는 pandas 3.1에서 테스트되었습니다.

자기회귀 모델은 시계열의 과거로부터 미래 값을 예측합니다. Python의 statsmodels로 적합하는 법, PACF와 AIC/BIC로 시차 차수 고르기, MA·ARIMA와의 비교를 배워보세요.

ARIMAX가 외부 예측 변수로 ARIMA를 어떻게 확장하는지, 파라미터와 가정을 이해하고, statsmodels로 Python에서 예측 모델을 구축하세요.

SARIMAX가 계절 시계열 모델링과 외부 예측 변수를 어떻게 결합하는지 알아보세요. 매개변수를 이해하고, ARIMA 및 SARIMA와의 차이를 살피며, Python으로 예측 모델을 구축해 봅니다.

사분법이 무엇인지, 수치적분이 정적분을 어떻게 근사하는지, 그리고 사다리꼴법, 심프슨 법칙, 가우스 사분법이 어떻게 작동하는지 알아보세요.

Box-Cox 변환의 작동 방식, 람다 매개변수 선택법, 그리고 분산 안정화, 왜도 감소, 통계 모델 개선을 위해 사용할 시기를 알아보세요.

우도비는 두 가설 또는 모델이 동일한 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 비교합니다. 이 글에서는 공식, 동전 던지기 예시, Python과 R에서 중첩 회귀모형에 대한 우도비 검정, 그리고 진단 우도비를 다룹니다.

단계별 회귀는 전진, 후진, 양방향 탐색으로 예측 변수 선택을 자동화하지만, 단순함 때문에 안정성과 과적합 측면에서 절충이 따릅니다.

통계적 차익거래란 무엇인지, 퀀트 트레이더가 일시적 가격 관계를 어떻게 식별하는지, 그리고 페어 트레이딩과 평균회귀 같은 전략이 실제로 어떻게 작동하는지 알아보세요.

확대행렬의 개념, 연립방정식의 표현 방법, 그리고 행 연산으로 푸는 절차를 알아봅니다.

잔차 플롯이 무엇인지, 흔한 패턴을 해석하는 법, 그리고 잔차 플롯이 비선형성, 이분산성, 이상치 및 기타 회귀 문제를 식별하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

최솟값과 최댓값의 개념, 국소/전역 극값의 차이, 임계점과 일차/이차 도함수 검사, 닫힌 구간 방법으로 극값을 찾는 법을 알아보세요.