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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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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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이동평균법을 이용하여 6월부터 12월까지의 판매량을 예측하라.
2.2월부터 12월까지의 판매량에 대해 평활상수가 α=0.2일 때와 α=0.6인 지수평활을 이용하여 예측하고 그래프를 그려서 비교하라. 단 1월의 예측치는 1월의 실제치로 한다.
3. 평
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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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이동 평균법 (Moving average)
이동 평균법을 통해 분기별로 묶은 전력소비량의 평균을 내어 10년간 총 40분기 기간 동안의 전력소비량의 흐름을 분석하고자 한다. 이로써 해당 기간의 전력소비량의 평균치의 진행방향을 확인하고 각 분기 시
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