시계열 분석 · Chapter 4 비정상 시계열을 위한 고급 예측 모형 ARIMA 모형과 차분(Differencing)으로 트렌드·계절성 다루기 강의 슬라이드 + 교수님 노하우 정리 목차 비정상 시계열 모형화의 흐름 차분(Differencing) — 트렌드와 계절성 제거 Dickey-Fuller 단위근 검정 ARIMA(p,d,q) 트렌드 모형 ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)_S 계절 모형 ACF·PACF로 차수 결정하기 잔차 독립성 검정 (Box-Ljung Test) 홀드아웃과 모형 선택 예측 시 주의사항 1. 비정상 시계열 모형화의 흐름 시계열 데이터에 트렌드나 계절..