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이케아 베스토 거실장 조립기 - 파트 1

집에 수납공간이 더 필요하기도 했고, 거실에 덩그러니 나와 있는 모뎀등이 너무 보기 싫어서 거실장을 구했다. 이번에도 이케아를 이용한다. 내가 원하는 디자인은 심플한 화이트였고, 그걸 살 곳은 또 이케아 밖에 없긴 했다... 주문 넣기 일단 아래는 나의 쇼핑리스트. 여기에 나는 거실장을 바닥에서 띄울거라 다리를 달아야 해서 추가로 스투바르프도 2개 주문했다. 문손잡이가 있으면 좋지 않을까 하면서 빌스브로를 샀는데, 안쓰고 있다(ㅜㅜ). 만약 다리를 주문하지 않고 바닥에 장을 붙여서 쓰실 분들이라면 다리는 사지 않아도 된다. 베스토는 높이조절 파트가 따로 오기 때문에 바닥 수평이 맞지 않아도 높이조절이 가능하다. 나는 바닥 청소가 가능한 걸 좋아하기 때문에 다리를 추가로 샀다. 주문을 했고, 부품들이 도착..

집 관리하기 2022.03.01

챕터 5. 예측변수 선택

Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 5.5 예측변수 선택 예측변수가 여러개 있을때, 변수를 전부 쓰는 것보다는 예측에 유의미한 변수들만 몇가지 추리는게 필요하다. 다음은 추천하지 않는 방식들이다. 1. 목표 예상변수 y와 상관관계가 크지 않은 변수를 버리는 것. 2. 다중선형회귀분석을 해서, 0.05보다 p-value가 크면 무시해버리는 것. 통계적 유의미함이 꼭 예측값을 나타내는 것은 아니다. 3. 2개 이상의 예측변수들이 서로 관련되어 있을 때, p값들의 해석이 난감해지므로 좋지 않다. 가장 좋은 것은 예측 정확도(predictive accuracy)를 측정하는 것이다. 이걸 측정하는데 사용할 수 있는 것은..

챕터 5. 회귀모델평가, 예측변수

Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 5.3 회귀모델평가 관측된 y값과 예측한 y^hat 값의 차이를 잔차(residual)로 정의한다. 이 잔차는 관측값에서 모델이 예측할수 없는 부분이며, 아래의 성질을 가진다. 회귀모델을 만든 뒤에, 모델의 가정이 만족되는지 확인하기 위해 잔차를 그려보는 것이 필요하다. 잔차의 ACF 그래프 보통 현재 시점에 관측한 변수의 값은 이전 기간의 값과 비슷하거나, 그보다 이전 기간의 값과 비슷할 수 있다. 이를 보기 위해 잔차의 자기상관(autocorrelation)을 확인한다. 만약 자기상관관계가 있다고 나오면, 아직 모델이 다 잡지 못한 정보가 더 있다는 것을 의미. 잔차의 히..

챕터 5. 회귀분석모델 -

Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 5.1 선형회귀 모델 시계열 예측에서 선형회귀를 쓸때, 예측하고자 하는 y가 다른 시계열 데이터 x와 선형적인 관계를 갖는다고 가정한다. 예를 들어, 전체 광고 비용을 x로 삼아 월별 매출액 y를 예측할 수 있다. 혹은, 온도 x1와 요일x2 변수를 사용해 일별 전력 수요 y를 예측할 수도 있다. 예측하고자 하는 y는 예상변수 또는 종속변수 라고 불리며, 예측하는데 사용되는 x는 예측변수 또는 독립변수라고 부른다. 5.2 선형 모델 단순선형회귀 가장 간단한 선형 모델은 예상변수와 예측변수 간의 선형관계이며, 아래 공식으로 표현할 수 있다. 위 공식을 간단하게 그림으로 나타내면..

루나랩 싱글 모니터암

재택 공간을 마련하기 위해서 모션데스크도 샀고, 모니터암도 샀다. 기존에 갖고 있던 모니터를 모니터암에 붙이기 위해서 약간의 분해과정을 거쳐야 했다. 일단 분해 전의 모니터는 아래 사진 처럼 생겼다. 모니터암에 붙이려면 저 플라스틱 거치대를 제거해야 한다. 거치대는 통으로 된 플라스틱으로, 모니터를 자유자재로 조절하기가 힘든 모양이다. 가장 아래에 있는 받침대는 제거 했지만, 모니터에 붙어 있는 부분은 어떻게 제거해야 할지 막막할 수 있다. HDMI 케이블을 꽂는 곳 근처에 나사가 있을 텐데, 그거를 풀어줘야 한다. 아래 사진처럼 생긴 부분에 있는 나사를 풀어주면 된다. 화살표가 가리키는 곳에 있는 나사를 풀어준다. 그 다음엔 모니터 아래쪽에 일자 드라이버를 끼워넣어 뒷판을 분리해준다. 뜯을 때 살짝 무..

집 관리하기 2022.02.22

챕터 4. 판단 예측

Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 판단 예측은 통계적이거나 수학적인 분석이 아니라, 분석 자료 수집이나 결과 해석 등의 과정에서 주관적으로 해석하는 것이다. 이 때문에 개인적이거나 정치적인 관점에 영향을 받을 수 있다. 4.3 델파이 기법 여러 사람이 모여서 낸 예측값이 개인이 낸 예측값보다 더 정확하다. 델파이 기법은 여러 사람이 예상하는 예측값과 이유를 조합해, 최종 예측값을 구성하는 방식이다. 이 기법의 단점은 여러 사람이 합의를 하는데 시간이 오래 걸릴 수 있다는 것이다. 4.4 유사점으로 예측 유사점으로 예측하는 것의 예시 중 하나는 감정을 통해 주택 가격을 결정하는 것이다. 주택 가격을 감정할 때,..

챕터 3 연습문제

Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 3.7 연습문제 1. 시계열의 분산을 안정화하기 위해 박스-칵스 변환을 찾아보기. 계산값들은 아래와 같다. > (lambda (lambda (lambda (lambda ng1 (lambda ng2 (lambda ng3 (lambda ng4 ng1 + ng2 + ng3 + ng4 5. 1992년부터 호주 분기별 맥주 생산량 데이터에 계절성 단순 예측(seasonal naïve forecast)을 적용해서 얻은 잔차를 계산해보자. 잔차가 백색잡음이며 정규분포를 따르는지 확인해보자. beer train1 train2 train3 test1 test2 test3 fc1 fc2 fc3..

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