시계열분석(4) - 동적시간왜곡, 동적조화회귀

• 동적시간왜곡(DTW, Dynamic Time Warping) – 시계열의 각 점은 반대편 각 시계열에 매핑되지만 반드시 1:1 매핑이 아니다.
  • 의미
    • 시계열의 길이나 시간범위가 동일할 필요는 없으며, 모양이 중요하다
    • 적합과정에서 각 시계열에 대한 시간이 항상 뒤로 이동하는 것은 아니며, 이동속도도 일정하지 않다.
  • DTW규칙      
    • 한 시계열의 모든 시간은 다른 시계열의 한 시간에 대응한다.
    • 각 시계열의 처음과 같은 서로의 처음과 끝에 매핑되어야 한다.
    • 시간간의 매핑은 과거가 아니라 미래로 이동하는 관계만 표현해야 한다.(이미 시간축상 지난 시계열을 다른 시계열의 시간에 대응할 수 없다.)

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• 동적조화회귀(Dynamic Harmonic Regression)
  • Data의 주기성을 묘사하는 푸리에 급수(Fourier Series)를 찾게되고, 이 계열을 외생회귀(Exogenous Regression)로 ARIMA와 함께 사용. 즉, 계절성 주기 반복관련을 위하여 DHR과 ARIMA를 합한다.
  • 단점
    • 규칙적이며 정확히 같은 간격으로 발생을 가정해야한다.
    • 계절적 행동이 변하지 않는다고 가정해야한다. (= 계절의 주기와 진폭이 변하지 않는다.) >> SARIMA와 유사