카페검색 본문
카페글 본문
-
누적형 차트에서 forecast 함수 이용하여 데이터를 예상하고 싶을때.. 2006.07.05해당카페글 미리보기
수가 없습니다. 시장 점유율등의 지표의 변화 추세를 차트에 표시하고자 할 때, 난감하지 않을 수 없습니다. 이럴 때는 forecast 함수를 이용해서 쉽게 미래 데이터 구간을 차트에 표시할 수 있습니다. 화면 참고하세요.. [화면 1 : 미래 데이터 값 계산...
-
[BOK 경제연구] 예측조합 및 밀도함수에 의한 소비자물가 상승률 전망 - 한국은행 2015.04.17해당카페글 미리보기
요약> 최근 들어 경제전망의 예측 오차를 줄이기 위한 방안으로 예측조합에 의한 전망(forecast combination)과 밀도함수에 의한 전망(density forecast)이 주목받고 있다. 예측조합에 의한 전망은 하나의 모형에 의한 전망이 아니라 다양한 특성을 가진...
-
Re: 수요 2024.10.04해당카페글 미리보기
서치 함수 정의 (AIC 최소화) def evaluate_arima_model(order, seasonal_order, exog): try: model = SARIMAX(df_with_actual['sales'], exog=exog, order=order, seasonal_order=seasonal_order) model_fit = model.fit(disp=False) return model_fit...
-
Re:함수로 현황판완성 2006.11.13해당카페글 미리보기
안녕하세요. 첫번째 질문은 첨부를 참고하시고.. 두번째 질문은 TREND, GROWTH, FORECAST, LINEST, LOGEST 함수의 도움말을 한번 참고해 보심이 어떨런지요..
-
엑셀 함수 정리 모음집 2020.01.20해당카페글 미리보기
x FISHERINV Fisher 변환의 역변환 값을 구합니다. 통계 x FORECAST 선형 추세 값을 구합니다. 통계 x FREQUENCY 빈도 분포를...감마 누적 분포의 역함수를 구합니다. 통계 x GAMMALN 감마 함수 Γ(x)의 자연 로그값을 구합니다. 통계 x GEOMEAN 기하...
-
엑셀에서 자주 사용하는 함수 정리 2001.08.27해당카페글 미리보기
값은 주어진 x값에 대한 y값입니다. 알려진 값은 기존의 x값과 y값이며 선형 회기를 사용하여 새로운 값을 예측할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 판매량, 재고 필요량, 소비자 추세 등을 예측할 수 있습니다. 2. 구문 : =FORECAST(x,known_y's,known_x...
-
통계함수의 종류 2012.06.16해당카페글 미리보기
반환한다. FISHERINV Fisher 변환의 역변환 값을 반환한다. FORECAST 회귀 직선상의 값을 반환한다. FREQUENCY 데이타의 빈도...감마 누적 분포의 역함수 값을 반환한다. GAMMALN 감마 함수 Γ(x)의 자연로그를 반환한다. GEOMEAN 양수 데이타 배열 또는...
-
[자료] 엑셀 함수 리스트 2006.03.08해당카페글 미리보기
FORECAST FORECAST(x,known_y's,known_x's) 선형 추세에 따라 값 구하기 FREQUENCY FREQUENCY(data_array,bins_array) 빈도 분포값을 세로 배열 형태로 반환 FTEST FTEST(array1,array2) F-검정 결과 구하기 GAMMADIST GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative...
-
엑셀 빈도 함수 2010.12.26해당카페글 미리보기
값을 구한다. FISHERINV - 피셔 변환의 역함수를 구한다. FORECAST - 선형 추세값을 구한다. FREQUENCY - 수직 배열 형태의 도수...GAMMAINV - 감마 누적 분포의 역을 구한다. GAMMALN - 감마 함수 G(x)의 자연 로그값을 구한다. GEOMEAN - 기하 평균을...
-
(시계열) 전이함수 arima 질문인데요 2003.08.01해당카페글 미리보기
run; proc arima; identify var=y crosscor=(x1 x2 x3 x4); estimate p=1 q=1 input=((1)/(1) x1) ; forecast lead=1 back=1 out=aa; proc print; run; 이러한 아리마 문을 돌렸을때 전이함수 부분과 아리마 부분 두 부분이 나오는데요. 여기서 예측치가...