Auto Arima Summary Table 설명 ARIMA 모형을 다루면 꼭 봐야하는 Table이다. 한번의 시행으로 모형을 정한다면 Auto ARIMA의 결과를 보지 않을 수 있으나 통계적 모델인 만큼 유의성 검증이 필요하다. 기본적인 설명 ARIMA는 차분과 이동평균선 모형의 차수로 y = a(0) + p(0) + a(1) + p(1) ... 이런식으로 단순한 모형에서 복잡한 모형으로 만들어간다. (1) 위의 Summary Table에서 중요한 점은 Log Likelihood의 값이 내가 이전 시행 모델 보다 커졌는지가 중요하다. 우도의 결과가 보통 Positive Value 이지만 음수여도 꼭 모델이 틀린 것은 아니다. 이 의미는 "모델이 data에 fit한지 보는 것" 이다. (클 수록 잘 fi..
