Time Series
[Time Series] 시계열 회귀 모델 - linear regression, least square estimation, fitted value, supurious regression, AIC, BIC, multicollinearity
시계열 y를 예측할 때 이것이 다른 시계열 x와 선형 관계가 있다고 가정 `목표 예상변수(forecast variable)` : y(= 회귀선, 종속 변수, 피설명 변수) `예측변수(predictor variables)` : x(= 회귀자, 독립 변수, 설명 변수) 해당 자료에선 항상 y를 "목표 예상(forecast)" 변수, x를 "예측(predictor)" 변수라고 명명 선형 모델 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression) 목표 예상변수 y와 하나의 예측변수 x 사이의 선형 관계를 다루는 회귀 모델 B_0 : 직선의 절편으로, x = 0에서 y의 예측값 B_1 : 직선의 기울기로, x가 1만큼 증가했을 때 y의 예측된 변화 e_t : 무작위 오차(error)로 관측값이 기본 직선..
