통계에서의 스무딩의 의미와 분석의 실례

소개글

연구 보고서나 레포트 혹은 논문을 작성하실 때 필요한 측정에 관련되어 다양한 용어의 정의와 통계 조사분석을 위한 기초 자료입니다. 이 자료는 이중 특별히 스무딩에 관련된 이론을 논문에 직접 활용하도록 설명하였습니다. 자세한 내용은 목차를 훑어보시고 활용하시기 바랍니다.

목차

1. 스무딩 smoothing의 의미
2. 이동편균선(자귀회귀)을 활용한 주식시장의 사례
3. convolution operator (cnn의 c)
4. p 값의 변화에 따른 이미지의 변화
5. 작업의 구체적인 설명
6. 참고문헌

<표 차례>

<그림 차례>
그림 1 이동편균의 w 곡선2
그림 2 p=5;3
그림 3 p=203
그림 4 p=5;5
그림 5 p=1006

본문내용

1. 스무딩 smoothing의 의미
평활함, 부드러움의 뜻으로 도트 문자는 확대하면 사선(빗금)부에 깔쭉이가 눈에 띄는데, 이것을 원활히 하는 처리 기술을 스무딩이라고 한다. 최근의 워드 프로세서는 스무딩 기능을 갖추어 도트 문자에서 자동적으로 벡터(vector)화하여 아우트라인 문자를 생성하는 방법이 있다. 이것을 ‘벡터 스무딩’이라고 한다. 통계에서는 간극간의 평균값을 세분화하여 사선이나 직선을 곡선으로 작성하는 방법을 말한다.

2. 이동편균선(자귀회귀)을 활용한 주식시장의 사례
지금 하려고 하는 것은 주식시장에 나오는 주가변화의 며칠 이동평균선이라는 것을 하려고 합니다. 사실 이동평균(ma: moving average)선이라는 용어는 이론적으로 안 맞는 용어이고, 수식모양으로 보면 자기회귀(AR: Auto regressive)가 더 맞는 표현 같은데 하여간 딱 맞는 표현은 없는 것 같습니다.