통계데이터분석 - 시계열분석 - 지수예측모델 🔑 exponential forecasting model | 단순지수평활법 | 홀트지수평활법 | 홀트-윈터스지수평활법 | 완화추세

[R을 이용한 통계데이터분석] 지수예측모델(exponential forecasting model)은 시계열분석에서 널리 사용되는 예측 방법 가운데 하나입니다. 다른 예측모델에 비해 단순하면서도 비교적 우수한 단기예측 성능을 보이는 것으로 알려져 있습니다. 지수예측모델은 모델에 포함되는 시계열 구성 성분에 따라 몇 가지 유형으로 구분됩니다. 첫째, 단순지수평활법(simple exponential smoothing)은 수준을 추정합니다. 따라서 예측모델 생성 시 불규칙 성분만 고려되며 추세와 계절 요인은 포함되지 않습니다. 둘째, 홀트지수평활법(Holt exponential smoothing)은 수준과 기울기, 즉 추세를 갖는 시계열 예측모델을 생성합니다. 셋째, 홀트-윈터스지수평활법(Holt-Winters exponential smoothing)은 수준, 기울기, 계절 요인이 모두 포함된 시계열을 예측합니다. 다음과 같은 함수에 대한 설명이 포함되어 있습니다: ets(), forecast(), plot(), accuracy(). 📢 R과 RStudio 설치는 'R 프로그래밍 / R 기초 - 설치' 강좌를 참고하세요(   • R 프로그래밍 / R 기초 - 설치 🔑 CRAN | RStudio | Rco...  ). 📚 『곽기영』 채널의 동영상 강의는 다음 도서를 바탕으로 하고 있습니다.💕 『R 기초와 활용』(곽기영, 도서출판 청람) 『R을 이용한 통계데이터분석』(곽기영, 도서출판 청람) 『R을 이용한 머신러닝과 텍스트마이닝』(곽기영, 도서출판 청람) 『R을 이용한 웹스크레이핑과 데이터분석』(곽기영, 도서출판 청람) 『SPSS를 이용한 통계데이터분석』(곽기영, 도서출판 청람) 『소셜네트워크분석』(곽기영, 도서출판 청람) #R프로그래밍 #데이터분석 #통계 #머신러닝 #데이터애널리틱스 #데이터사이언스