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skewness=0;
for(i=0;i<20;i++) {
kurtosis=kurtosis+pow((i-10+0.5),4)*0.1/moment[4];
skewness=skewness+pow((i-10+0.5),3)*0.1/moment[3];
}
printf(" kurtosis = %15f\n",kurtosis);
printf(" skewness = %15f\n",skewness);
} 【 이동 평균법을 이용하여 신호의 노이즈 제거 】
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Noisesignal-
-0를 기준으로한 Noisesignal-
-Sinsignal+0기준 Noisesignal-
구간를 5,20,40으로 따로 지정한 그래프
-5번-
-20번-
-40번-
이동평균법을 누적한 그래프
-5번-
-10번-
-15번-
☆ 실험 고찰
이번 실험을 통해 이동평균법의 사용이 노이즈를 필터할 수 있
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이동평균법을 통한 계절조정
• X-11을 통한 계절조정
‣ 회귀모형 적합
• 변수 적합을 통한 유의성 판단
• D-W을 통한 자기상관 확인과 조정
• 자기상관이 조정된 변수의 유의성 판단
• 다중공선
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법들의 조합에 의한 예측(combined forecasts)을 시도하는 것이 바람직하다. [정책분석] 추세연장적 예측
Ⅰ. 추세연장적 예측의 기본 가정
Ⅱ. 외삽법에 사용되는 자료
Ⅲ. 자료의 분석방법과 예측
1. 전통적 시계열
2. 이동평균법
3.
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이동평균법을 포함하는 여러개의 예측방법을 이용한다.
※ 센서스 방법
미국의 인구조사국에 의해 개발된 분해예측 모델로서 비정상적으로 높거나 혹은 낮은 값을 제공하는 데이터를 제거하여 불규칙 변동을 평활한다는 점에서 전통적 분해
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