자기 회귀, 차이 및 이동 평균[MA] 성분이 포함될 수 있는 시계열 데이터에 대한 모형을 지정하려면 ARIMA을 사용하십시오. 모형을 사용하여 예측값을 생성할 수 있습니다.

ARIMA(자기 회귀 누적 이동 평균)는 Box-Jenkins ARIMA 모형을 시계열에 적합시킵니다. ARIMA 모형의 각 항은 모형을 만드는 과정에서 랜덤 잡음만 남을 때까지 수행한 단계를 나타냅니다. ARIMA 모형에서는 다른 시계열 방법과 달리 상관 관계 방법을 사용합니다. ARIMA를 사용하면 표시된 데이터에서 볼 수 없는 패턴을 모형화할 수 있습니다.

예를 들어, 한 회사의 예산 기획자가 ARIMA 모형을 사용하여 향후 세 기간의 수도세 및 전기세를 예측합니다.

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