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기초
2. 이동 평균법의 이해와 적용
3. 지수 평활법의 설명과 실제 사례 분석
4. ARIMA 모델의 구조와 데이터 적합성
5. 계절성 조정 기법과 그 효용성
6. 변동성 모델링: ARCH와 GARCH 모델 소개
7. 결론: 시계열 분석 기법의 효과적인 활용 방안
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모델연구. 서울: 한국문화관광연구원.
김석기(2006). 골프 참가동기가 참가지속의도에 미치는 영향. 한국 여가레크리에이션학회지, 30(3), 5-15.
김선진(2006). 국민생활체육활동 참여 실태조사. 서울: 서울대학교 체육과학연구소.
김영옥(2003). ARIMA
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모델의 예측 정확도는 기존 ARIMA 대비 20% 이상 향상되었습니다. 이 경험을 통해, 기술 개발에서의 협업은 단순히 ‘역할 분담’이 아닌, ‘정보 공유의 구조화’임을 체감하였고, 빠른 손보다 정확한 해석을 공유하는 언어가 팀 전체의 완성도
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model)을 이용하여 생돈의 시장가격을 예측하고, 이 예측력을 MSE(Mean Squared Error)를 이용하여 평가하였다. 이 분석에 사용된 모형은 Univariate-ARIMA, Multi-ARIMA, Composite Model 등이다.
이준배(1991)는 “Robust 回歸混成模型을 이용한 소돼지가격 예측 분석
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모델의 장점을 살리는 방향으로 사업을 운영하고, 필요에 따라 전문 기업과의 협력 체제를 활용할 수 있을 것입니다. 중견 기업의 경우 단순한 제조-판매 모델에서 승부를 보기 힘들다면 제조나 R&D등 가치사슬상 강점이 있는 영역을 중심으로
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모델링 외에 사업 주변에 직·간접적으로 영향을 주게 되는 여러 요인들을 정확히 추출하는 것이라고 할 수 있다. 특히 이 연구에서는 단일변수인 관광객을 가지고 예측을 하였다. 따라서 이 연구에서는 제주도의 관광정책을 수립하기 위한
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