MLE2 [Time Series] ARMA parameter의 MLE 추정 자 지금까지는 어떤 시계열이 주어졌을 때 그게 어떤 process이고 그 process를 규정하는 parameter들(\(\phi\)같은 애들)의 참값이 어떤값인지 아는 상태에서 covariance가 어떻게 되는지, 예측값은 어떻게 되는지 이런것들을 계산했습니다. 그런데, 실제 세상에서는 이런 parameter들의 참값을 알수는 없겠죠? 대개 주어진 시계열이 어떤 process를 따르는지 조차 모르는 상태에서 모델을 가정하고 parameter값을 통계적으로 추정하게 됩니다. 그리고 이렇게 추정하는 대표적인 방법이 Maximum Likelihood Estimation(MLE)입니다. MLE는 선형회귀분석쪽에서도 제가 다룬 적이 있었죠? 이번 포스팅에서는 ARMA에서의 MLE에 집중해서 살펴보겠습니다. A.. 2024. 11. 30. [Statistics] 선형 회귀분석 (Simple Linear regression) -------------참고로 좀 더 심화적인 내용은 최근의 포스팅에 업로드해 두었습니다 -------------더보기https://trillionver2.tistory.com/entry/Statistics-%EC%84%A0%ED%98%95-%ED%9A%8C%EA%B7%80-%EB%B6%84%EC%84%9D-Simple-Linear-Regression-%EC%8B%AC%ED%99%94 [Statistics] 선형 회귀 분석 (Simple Linear Regression: 심화)1. Simple Linear Regression1. Model\( Y_i = \alpha + \beta X_i + \varepsilon_i \), \( i = 1, \ldots, n \)여기서, \( \varepsilon \) 는.. 2021. 10. 30. 이전 1 다음 반응형
