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개요Prophet은 Facebook(현 Meta)에서 개발한 오픈소스 시계열 예측 모델로, 비전문가도 손쉽게 사용할 수 있도록 설계된 자동화 기반의 예측 프레임워크다. 일별, 주별, 월별 등 정기성을 갖는 시계열 데이터에 대해 강건한 예측을 제공하며, 결측값과 이상치에 대한 내성도 높다. 마케팅, 비즈니스 수요 예측, 트래픽 분석 등에서 널리 사용된다.1. 개념 및 정의Prophet은 Additive Model 기반 시계열 예측기로 다음과 같은 구조를 따른다:y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + εₜ 구성 요소 설명 g(t)트렌드: 데이터의 전반적 성장 곡선 (piecewise linear/logistic)s(t)시즌성: 연간, 주간 등 반복되는 패턴h(t)휴일 효과: 특정 이벤트(예: 명..

개요추정이론(Estimation Theory)은 불완전하거나 노이즈가 있는 관측값으로부터 미지의 파라미터(모수)를 추정하기 위한 수학적 프레임워크입니다. 통계학, 신호처리, 머신러닝, 제어공학, 경제학 등 여러 분야에서 핵심적으로 활용되며, 정확한 시스템 모델링과 의사결정을 위한 기반 이론으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의추정이론은 관측 가능한 데이터로부터 모집단 또는 시스템의 특성을 대표하는 파라미터를 추정하는 데 목적이 있습니다. 이때 사용되는 방법은 점추정(Point Estimation), **구간추정(Interval Estimation)**뿐 아니라, 최우추정(Maximum Likelihood Estimation), 베이즈 추정(Bayesian Estimation) 등 다양한 확률적 추론 ..

개요추정통계(Estimation Statistics)는 모집단 전체 데이터를 확보하기 어려운 상황에서, 표본 데이터를 이용해 모집단의 모수(parameter)를 추정하는 통계 기법입니다. 대표적인 추정 방식으로는 **점추정(point estimation)**과 **구간추정(interval estimation)**이 있으며, 불확실한 현실에서 데이터 기반 예측과 의사결정을 가능하게 해주는 핵심 분석 방법입니다.1. 개념 및 정의추정통계는 표본에서 계산된 통계량(예: 평균, 비율)을 바탕으로 모집단의 모수를 추정합니다. 이때 단일 값으로 제시하는 것을 점추정, 일정한 신뢰수준 하에 구간으로 제시하는 것을 구간추정이라 합니다. 추정값에는 필연적으로 오차가 존재하며, 이를 통제하기 위해 표본의 크기, 표준오차,..