꿈라CBTARIMA 모형에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
- 1모형을 식별할 때는 일반적으로 자기회귀 차수 p를 먼저 결정한 뒤, 그 결과를 보고 차분 차수 d를 정한다.
- 2ARIMA(p, d, q)로 표현하며 p, d, q는 각각 자기회귀 차수, 차분 차수, 이동평균 차수를 의미한다.
- 3시계열의 과거 값(AR)과 과거의 오차(MA)를 함께 이용하여 미래를 예측하는 통계 모형이다.
- 4차분을 통해 비정상 시계열을 정상 시계열로 변환한 뒤 분석하므로 통계적 안정성을 확보할 수 있다.