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정상과 비정상 시계열

정상 시계열 (stationary time series)와 비정상 시계열 (non-stationary time series)는 시계열 예측에서 가장 기초적이고 많이 등장하는 개념이라 집고 넘어갑니다.

정상 시계열의 정의: 시계열의 통계적 성질 (평균, 분산, 공분산)이 시간에 따라 변하지 않는 시계열입니다. 즉 다음과 같은 조건을 만족하면 정상 시계열로 볼 수 있습니다:

• Mean (평균)이 시간에 따라 일정해야 함
• Variance (분산)이 시간에 따라 일정해야 함
• Covariance (공분산)이 시간 간격(시간 차)에만 의존하고 실제 시점에는 의존하지 않아야 함

비정상 시계열의 정의: 시계열의 평균이나 분산이 시간에 따라 변하는 시계열. 즉, 위 정상 조건 중 하나라도 안 맞으면 비정상. 다음과 같은 특징이 있습니다.

• 추세 (trend)가 있는 경우 (꾸준히 증가나 감소)
• 계절성 (seasonality)가 있는 경우 (e.g. 여름에 에어컨 사용량 증가)
• 분산이 점점 커지거나 줄어드는 경우