[생산운영관리] 자기회귀모형, 이동평균모형, 자기회귀통합이동평균모형

* 자기상관, 자기회귀

: 어떤 변수의 값의 변화가 그 변수의 과거 값들의 함수로 설명(묘사)될 수 있다는 의미

: 변수 값들의 내부적인 관계가 존재

: 변수의 자기상관계를 고찰할 필요가 있음

ex) 판매량, 주식, 온도, 날씨, 대기라인 길이

 

* 자기회귀과모델, 자기회귀과정

 

- 변수 D의 시간 t에서의 값은 변수 D 자기 자신의 과거 데이터들의 가중평균으로 표현된다.

- 단순 선형회귀와 다르게 변수들이 서로 상관관계에 있다.

- 가정시에는 가까운 값들이 더 긴밀한 관계에 있다고 생각한다.

- 단기 예측에 더욱 적합하다.

 

* 이동평균모형

 

- 해당 모형은 과거 오차항들의 과정

- 변수 D의 시간 t에서의 값이, 과거 오차항들의 가중평균으로 표현될 수 있다.

 

* 자기회귀통합이동평균모형

- 자기회귀와 이동평균 모형의 혼합된 형태로 데이터의 변이를 표시

- 장점으로는 비교적 적은 수의 항으로 복잡한 데이터의 행동 표시가 가능하다.