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리마는 평균 모델을 이동 회귀 통합을 의미합니다. 변량은 (단일 벡터) ARIMA 자체 관성에 전적으로 기초한 일련의 미래 값을 투사하는 예측 기법이다. 주된 애플리케이션은 적어도 40 과거 데이터 포인트를 요구 단기 예측의 영역이다. 데이터가 아웃 라이어 최소한의 시간에 따른 안정적인 또는 일관된 패턴을 나타내는 때 가장 잘 작동합니다. 데이터가 비교적 길고 과거 관찰 사이의 상관 관계가 안정 될 때 경우에 (원래 저자 후) 박스 - 젠킨스라는 ARIMA는 스무딩 기술을 지수에 일반적으로 우수하다. 데이터가 짧거나 높은 휘발성이라면 어떤 스무딩 방법은 잘 수행 할 수있다. 적어도 38 데이터 포인트가없는 경우 ARIMA보다 다른 방법을 고려해야합니다. ARIMA 방법을 적용하는 첫 번째 단계는 정상 성을 확인하는 것입니다. 정지성이 일련의 시간에 따른 비교적 일정한 수준으로 남아 있다는 것을 의미한다. 경향은 대부분의 경제 또는 비즈니스 응용 프로그램에서와 같이 존재하는 경우, 데이터가 고정되지 않습니다. 데이터는 또한 시간이 지남에 따라 그 변동에 일정한 분산을 표시해야합니다. 이것은 쉽게 크게 계절 빠른 속도로 성장하고 일련 보인다. 이러한 경우에, 계절의 기복은 시간이 지남에 따라 더 극적인 될 것입니다. 이러한 정상 성 조건이 충족되지 않고, 처리와 관련된 많은 계산이 계산 될 수 없다. 데이터의 그래픽 플롯이 nonstationarity를 나타내는 경우에, 당신은 차 시리즈를해야한다. 차이점은 고정 하나에 비 정적 시리즈를 변환하는 훌륭한 방법입니다. 이것은 이전의 현재 시간의 관찰을 감산함으로써 수행된다. 이 변환은 일련 회만 수행 된 경우, 데이터가 처음으로 구별 된 것을 말한다. 하여 일련의 비교적 일정한 비율로 증가되는 경우이 프로세스는 본질적 경향을 제거한다. 이 증가하는 속도로 성장하면 다시 동일한 절차 및 차분 데이터를 적용 할 수있다. 당신의 데이터는 둘째으로 구별 될 것이다. 자기 상관은 데이터 계열은 시간이 지남에 따라 그 자체에 관한 방법을 나타내는 수치이다. 보다 정확하게는, 그주기의 특정 수의 데이터 값은 시간 간격을 통해 서로 어떻게 상관되는지에 강하게 측정한다. 기간 수 떨어져 일반적 지연이라고한다. 예를 들어, 지연 한 조치에서 자기 상관이 얼마나 떨어져 시리즈 전반에 걸쳐 서로 상관 관계가 1 시간 값. 지연에서 자기 상관 데이터 두 기간 떨어져 시리즈 전반에 걸쳐 상관 방법이 측정합니다. 자기 상관은 1 내지 -1의 범위 일 수있다. -1 가까운 값은 높은 음의 상관 관계를 의미하는 동안 1에 가까운 값은 높은 양의 상관 관계를 나타냅니다. 이러한 조치는 대부분 correlagrams라는 그래픽 플롯을 통해 평가됩니다. correlagram 다른 시차에 주어진 계열의 자동 상관 값을 나타내는. 이 자기 상관 함수라고하고 ARIMA 방법에있어서 매우 중요하다. ARIMA 방법론은 자기 회귀 평균 파라미터 이동 호출하는지의 함수로서 고정 된 시계열로 움직임을 설명하기 위해 시도한다. 이들은 같은 AR 매개 변수 (autoregessive) 및 MA 매개 변수 (이동 평균)이라고합니다. 단 1 매개 변수를 가진 AR 모델로 기록 될 수있다. 순서 조사 아래에있는 A를 X (t) A (1) X (t-1) E (t) 여기서, X (t)의 시계열 (1) 회귀 파라미터 1 X (t-1)의 시계열 1 기간 E를 지연된 (t) 모델의 오차항이 단순히 주어진 값 X (t)의 이전 값, X (t-1), 더하기 일부 설명 할 수없는 임의의 오차 E (t)의 일부 기능에 의해 설명 될 수 있다는 것을 의미한다. (A)의 추정 값을 (1) 0.30 되었다면, 일련의 현재 값은 1 개월 전 값의 30에 관련 될 것이다. 물론, 일련의 하나 이전의 값보다 더 관련 될 수있다. 예를 들어, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t)이 시리즈의 전류 값은 직전의 2 값의 조합임을 나타낸다 X (t-1), X (t-2), 플러스 어떤 임의의 오류 E (t). 우리의 모델은 지금 주문 2. 평균 모델을 이동하는 회귀 모델 : 박스 - 젠킨스 모델의 두 번째 유형은 이동 평균 모델이라고합니다. 이 모델은 AR 모델과 매우 유사하지만, 그들 뒤에 개념은 매우 다르다. 이동 평균 파라미터 t 단지 최근 시간주기에서 발생 랜덤 오류주기에서 발생하는 관련된, 즉 E (t-1), E (t-2) 등이 아니라 X (t-1), X (보다 t-2), (자기 회귀 접근법에서와 같이이 Xt-3). 다음과 같이 하나의 MA 용어와 이동 평균 모델은 기록 될 수있다. X (t) - B (1) E (t-1) E (t)라는 용어 B (1) 매개 변수 앞의 음의 부호 만 대회에 사용되는 순서 (1)의 MA이라고하며 일반적으로 인쇄 대부분의 컴퓨터 프로그램에 의해 자동적으로 아웃. 상기 모델은 단순히 X (t)의 임의의 주어진 값 바로 이전 기간, E (t-1) 만 랜덤 오류에 관련된, 현재 에러 항을, E (t)되는 것을 말한다. 회귀 모델의 경우에서와 같이, 이동 평균 모델 고차 구조의 다른 조합을 덮는 길이와 평균 이동으로 연장 될 수있다. ARIMA 방법은 모델 회귀와 함께 평균 매개 변수를 이동을 모두 포함하는 내장 할 수 있습니다. 이 모델은 종종 혼합 모델이라고합니다. 이것이 더 복잡한 예측 도구있게되지만, 구조는 실제로 더 시리즈 시뮬레이션하고보다 정확한 예측을 생성 할 수있다. 둘 - 순수 모델은 구조는 AR 또는 MA 매개 변수로 구성되어 있음을 의미한다. 그들은 자기 회귀 (AR)의 조합을 사용하고 있기 때문에이 방법에 의해 개발 된 모델은 일반적으로 적분 (I), ARIMA 모형이라고 - 예측을 생성하는 차분의 역 프로세스를 참조하면, 평균 (MA) 작업을 이동. ARIMA 모델은 일반적으로 ARIMA (P, D, Q)로 적혀있다. 이 회귀 요소 (p), 차분 연산자 (d) 수, 이동 평균 기간이 최상위의 순서를 나타낸다. 예를 들어, ARIMA (2,1,1)는 일련의 정상 성을 유도 한 번으로 구별 된 평균 요소를 이동 1 차와 2 차 회귀 모델을 가지고 있다는 것을 의미한다. 오른쪽 사양을 따기 : 클래식 박스 - 젠킨스의 주요 문제는 - i. e. 사용할 ARIMA 사양을 결정하려고한다 AR 및 / 또는 MA 매개 변수를 포함하는 방법 많은. 이 박스 Jenkings 1976의 대부분은 식별 과정에 전념 한 것입니다. 이 샘플의 자기 상관 및 부분 자기 상관 함수의 그래프의 수치 eval - uation 의존. 글쎄, 당신의 기본 모델에 대한 작업이 너무 어려운 일이 아니다. 각각은 특정한 방식을 보면 자기 상관 기능을 가지고 있습니다. 당신이 복잡성에 갈 때, 패턴은 너무 쉽게 감지되지 않습니다. 문제를 더 어렵게 만들려면, 데이터는 기본 과정의 샘플을 나타냅니다. 이것은 샘플링 에러 (특이점, 측정 오차 등) 이론적 인 식별 과정을 왜곡시킬 수 있다는 것을 의미한다. 기존 ARIMA 모델링 예술보다는 과학이 이유입니다. 272 마리온 카운티 5017 브루노. AR 72682 어쩌면 당신의 가정에 대한 통계를 참조하고, 다른 한편으로는 시장 떨어져있는 집에 대한 정보를 찾고 있습니다. 부동산과 노력은 찾을 수 있습니다. 당신이 272 마리온 카운티 5017, 브루노, AR 72682에있는 같은 브루노 주택에 대한 정보를 수집 다시 때와 같은 내부 설비, 바닥 계획, 침실의 수 등 다양한 세부 사항에 대해 더 나은 아이디어를 얻을 수 있습니다, 그래서 것 에. 우리의 목표는 당신에게 당신이 건전하고 정보를 결정하는 데 도움을주는 신뢰할 수 있고 정확한 정보를 제공하는 것입니다, 그래서 당신은 또한을 보장하기 위해 아칸소 부동산 정보 및 부동산의 자세한 사항에 액세스 할 수 있습니다. 이 페이지에 표시되는 재산 관련 정보는 공공 기록 및 기타 소스에서 얻을 수있다. 이러한 정보는 신빙성있는 것으로 생각되지만, 그것은 보장이 따르지 않으므로 독자적으로 확인되어야한다. 비매품 표시 등록 등으로 분류 중 우리가 판매로 현재와 같은 속성을 지정할 그렇지 않으면 같은 계약, 법률에 의해 현재 판매 또는 우리가 허용되지 않기 때문에되는 속성, 또는 기록을 가지고 있지 않기 때문에. 가장 정확한 내용은 날짜와이 상태 또는 기타 재산까지하는 REALTOR에 문의하시기 바랍니다. 많은 웹 사이트와 브루노 속성 기록 정보 요금의 소스는 당신이 그들의 콘텐츠에 액세스 할 수 있지만, 부동산업자에서 우리는 우리의 사용자가 전국 부동산 정보의 방대한 데이터베이스에 대한 무제한 액세스를 제공합니다. 우리는 우리의 사용자에게 제공하는 놀라운 부동산 정보 (272) 매리언 카운티 5017 속성 기록, 브루노 공공 기록, 아칸소 재산세 기록에 대한 자세한 내용이 포함되어 있습니다. 또한, 우리는 무료로뿐만 아니라 품질의 보장과뿐만 아니라이 콘텐츠를 제시한다. 자신의 정보에 단지 작은 엿봄을주는 다른 웹 사이트와는 달리, 우리는 당신이 필요로하는 어떤 정보를 제시한다. 우리가 우리의 사용자에게 제공하는 모든 서비스를 볼 때 당신은 당신이 더 이상 시간이 272 매리언 카운티에 대한 5017 속성을 기록, 272 마리온 카운티 5017 공공 기록 및 기타 브루노를 찾고 다른 하나의 웹 사이트에서가는 낭비 할 필요가 없다는 것을 발견 할 것입니다 부동산 정보. 수많은 웹 사이트를 통해보고의 스트레스와 번거 로움을 피하고 당신이 부동산에 아칸소 속성에 대한 찾고있는 모든 것을 찾을 수 있습니다. 금리에 대출과 계약금을 바탕으로 내 결제를 추정한다. 월별 지불 대출 금액에만 관심을 예상. 계약금은 20 미만 일 때 대출 금리 모기지 보험의 모기지 보험이 추가됩니다. 세금 및 보험은 포함되어 있지 않습니다. 이동 : 비용 계산기를 해결하는 XX 정보 목적으로 만 대략적인 추정치를 제공하기위한 이동 및 총 비용의 실제 인용으로 간주되지 않아야한다. 프로 네트워크 LLC 이동에 의해 제공되는 데이터입니다. 더 계산기는 업계 평균 비용에 기초한다. 이사 비용은 당신이 요청하거나 이동을 완료하는 데 필요한, 서비스 당신의 상품의 실제 무게에 따라 달라질 수 및 / 또는 각 이동기의 가격에있다. 또한, 특정 비용이 계산에 반영되지 않습니다 예를 들어 어떤 유류 할증료는 이동 및 평가 비용의 시간에 적용 할 수. 귀하의 메시지가 그 길에 전문 움직이게 감사에서 무료 견적을 받으세요. 움직이는 전문가는 당신에게 곧 연락을 드릴 것입니다. 귀하의 메시지가 배달되었습니다 감사합니다. 자세한 내용은 이메일을 확인합니다. 움직이는 회사가 당신의 움직임에 대한 정보를 알려주십시오과 당신의 메시지가 그 길에 지수 덕분에 이동 4 무료까지받을 찾기 준비. 움직이는 전문가는 당신에게 곧 연락을 드릴 것입니다. 무료 이사 견적이 이동에 대한 세부 정보를 입력하고 24 시간 내에 네 개의 따옴표까지받을 가져옵니다. 감사합니다 귀하의 메시지가 지역 부동산 전문가를 보냈습니다. 자세한 내용은 이메일을 확인합니다. 및 이동에 의해 운영되고, 주식 ARIMA에 뉴스 코퍼레이션 소개의 자회사 : 계절적 모델 ARIMA (P, D, Q) 예측 방정식 : ARIMA 모델이며, 이론, 시계열 예측을위한 모델의 가장 일반적인 클래스있는 노이즈로부터 신호를 분리하기 위해 시도하고, 신호는 예측을 획득하기 위해 미래에 외삽되는 것으로 할 수있다. 고정 시계열의 ARIMA 예측 식은 예측이 예측 오차의 종속 변수 및 / 또는 시차의 시차로 구성되는 선형 (즉, 회귀 식) 식이다. 즉 : 상수 및 / 또는 Y 및 / 또는 에러의 하나 이상의 최근의 값의 가중 합이 하나 이상의 최근의 값의 가중 합 Y의 예측값. 예측 인자가 Y. 의 지연된 값으로 만 구성하면 오히려 단지 방정식의 시스템을 해결하여보다 순수 회귀는 ()입니다. 약어 ARIMA 자동 회귀 통합 이동 평균을 의미합니다. 예측 방정식에서 stationarized 시리즈의 시차는 고정 시리즈의 버전이라고합니다. 랜덤 도보 임의 추세 모델, 회귀 모델 및 지수 평활 모델은 ARIMA 모델의 모든 특별한 경우입니다. 계절적 ARIMA 모형이 모델로 분류 p는 회귀 용어의 수이고, D는 정지성 필요한 계절적 차이의 수이고, q는 예측 식 지연된 예측 에러의 수이다. 다음과 같이 예측 방정식이 구성된다. Y (는 D 2 건)의 두 번째 차이는이 기간 전에서 차이가 아님을 참고 : 첫째, y는 의미 Y. 의 D 일의 차이를 의미 할 수 있습니다. 오히려, 제 1 차분 - 의 제 1 차분이다. 이는 이차 미분 불연속 아날로그 시리즈보다는 로컬 경향, 즉 로컬 가속도이다. Y 환산. 일반적인 예측 방정식은 다음과 같습니다 이동 평균 매개 변수 (등 함께 아마도 시리즈를 stationarize과 계절의 총 기능을 제거 할 필요) D (차이점의 순서를 결정함으로써 시작 Y. 에 해당하는 ARIMA 모델을 확인하려면 이 시점에서 중지하고 구별 지워진 시리즈가 일정한 것으로 예상하는 경우 분산 안정화 변환 로깅이나 배출하기로., 당신은 단순히 랜덤 워크 또는 임의의 추세 모델을 장착했다. 그러나, stationarized 시리즈는 여전히 자기 상관 한 수있는 오류를, AR 조건 (p 1) 몇 개의도 예측 식에 필요하다는 것을 시사한다. 주어진 시계열에 가장있는 P, D, 및 q의 값을 결정하는 프로세스하는 (음의 이후 절에서 설명 될 것이다 그 링크가 페이지의 상부에있다), 그러나 일반적으로 발생하는 계절적 ARIMA 모형의 종류의 일부의 미리보기가 아래에서 주어진다 ARIMA (1,0,0) 일차 회귀 모델 :. 일련의 고정이면 및 자기 상관 아마도 그것은 자신의 이전 값 다중 플러스 상수로 예측 될 수있다. 이 경우의 예측 식 모델이다. Y의 평균이 제로이면, 일정한 용어는 포함되지 않는다. 기울기 계수 1이 부정 인 경우, 또한 그것은이 평균 기간보다 큰 경우, Y는 평균 다음 기간 이하 것이라고 예측 즉 징후 교대로 동작을 의미-되돌리기를 예측한다. 제 차 자기 회귀 모델 (ARIMA (2,0,0))는, 등등이 아니라 오른쪽의 Y t-2 기간, 그리고 것이다. 계수의 부호와 크기에 따라 한 ARIMA (2,0,0) 모델은 임의의 충격을 받는다 봄에 대량의 움직임처럼, 누구의 평균 회귀 정현파 진동 방식으로 일어나는 시스템을 설명 할 수 . ARIMA는 (0,1,0) 임의의 거리 : 시리즈 Y가 고정이 아닌 경우에 대한 가장 간단한 모델은 (1)를 모델화 AR의 제한적인 경우로 간주 될 수있는 랜덤 워크 모델 인 자기 회귀에 계수는 무한히 느린 평균 복귀와 함께 시리즈, 즉 1과 동일하다. 이러한 모델의 예측 방정식은 다음과 같이 쓸 수있다 : 일정한 기간이 모델이없는 절편 회귀 모형으로 장착 될 수 Y. 에서 (장기간 드리프트 IE) 평균 기간별 변화이고 어느에서 Y의 첫번째 차이는 종속 변수이다. 그것은 (전용) 계절적 차이 일정한 기간을 포함하기 때문에, 일정한 ARIMA없이 ARIMA (0,1,0) 모델이 될 것 - drift 모델없이으로 (1,1,0)을 랜덤 - 미리보기에서는 분류된다 일차 회귀 모델을 구별 지워진 : 랜덤 워크 모델의 오차는 자기 상관되는 경우, 아마도, 이 예측 식을 종속 변수 중 하나 지연을 추가로 개선 될 수있다 - 즉, 한주기에 의해 지연된 자체에 대한 Y의 첫 번째 차이를 회귀에 의해. - 즉이 하나의 계절적 차분 순서 및 상수항과 일차 회귀 모델이 재 배열 될 수있다 : 이것은 다음과 같은 예측 식을 산출한다. ARIMA (1,1,0) 모델입니다. ARIMA (0,1,1) 상수 단순 지수 평활하지 않고는 : 랜덤 워크 모델에서 자기 상관 오류를 정정하기위한 또 다른 전략은 단순 지수 평활 모델을 제안한다. 일부 비 정적 시간 시리즈 (천천히 변하는 평균 주위 잡음 변동을 나타내는 예를 들어, 사람을) 기억의 랜덤 워크 모델은 과거 값의 이동 평균뿐만 아니라 수행하지 않습니다. 즉, 오히려 다음 관찰 예측으로 최근 관찰 복용보다, 상기 로컬 평균을 잡음을 필터링하고 더 정확하게 추정하기 위해 지난 몇 관측의 평균을 사용하는 것이 좋다. 단순 지수 평활 모델은이 효과를 달성하기 이전의 값의 지수 가중 이동 평균을 사용한다. 단순 지수 평활 모델의 예측 식은 수학적으로 등가 다수의 형식으로 작성 될 수있다. 하나는 이전의 예측이 그것이 만들어 오류의 방향을 조정하는 이른바 형태이다 전자 t-1 Y의 t는 1이므로 - t-1을 정의함으로써, 이는 다음과 같이 다시 쓸 수있는 인 ARIMA (0,1,1) 1 수리공 없이도 상수 예측 방정식은 랜덤 워크없이 드리프트 모델이된다 0에 접근한다. 으로 구별의 지연된 값을 추가하여 : AR 조건을 추가하거나 두 가지 방법으로 고정 된 랜덤 워크 모델에서, 상기 논의 된 이전의 두 모델에서 자기 상관 오류의 문제를 MA 조건을 추가 : 무슨 일이 자기 상관을 보정하는 가장 좋은 방법이야 식 또는 예측 오류의 지연된 값을 추가하는 시리즈입니다. 어떤 방식은 가장 어림 나중에보다 상세히 설명 될 이러한 상황에 대해, 양의 자기 상관은 일반적으로 가장 일반적으로 가장 잘 추가로 처리되는 모델 및 네거티브 자기 상관에 AR 용어를 추가함으로써 처리 있다는 A는 MA 용어. 비즈니스와 경제 시간 시리즈, 음의 자기 상관은 종종 차이점의 이슈로 발생한다. (일반적으로, 차이점은 긍정적 인 자기 상관을 감소에도 부정적인 자기 상관에 긍정적 인에서 스위치의 원인이 될 수 있습니다.) 그래서, ARIMA는 차이점이 석사 용어를 동반하는 (0,1,1) 모델, 더 자주보다 사용된다 ARIMA (1,1,0) 모델입니다. 성장과 일정 단순 지수 평활와 ARIMA는 (0,1,1) 일 : ARIMA 모델과 SES 모델을 구현함으로써, 당신은 실제로 약간의 유연성을 얻을 수 있습니다. 먼저, 추정 된 MA (1) 계수가 음수가 될 수있다. 이것은 보통 SES 모델 피팅 절차에 의해 허용되지 않는 SES 모델에서, 평활화 계수보다 큰 하나에 대응한다. 둘째, 평균 비 - 제로 추세를 추정하기 위해, 당신이 원하는 경우 ARIMA 모형에 상수항을 포함하는 옵션이 있습니다. 장기 예보의 궤도는 일반적으로한다는 점을 제외하면이 모델에서 하나의 기간 미리 예보의 SES 모델의 것과 질적으로 유사하다 : 상수와 ARIMA (0,1,1) 모델은 예측 방정식이 오히려 수평 라인보다 (그 기울기 무 동일하다) 라인을 경 사진. 일정한 선형 지수 평활하지 않고 ARIMA (0,2,1) 또는 (0,2,2)는 : 선형 지수 평활 모델은 MA 용어와 함께이 계절적 차이를 사용 ARIMA 모델이다. 일련 Y의 두번째 차이점은 단지 두 점으로 지연된 Y 자체 차이점이 아니라, 그것이 제 1 차분 --i. e의 제 차이다. 변경 - 인 - 더 - 변경 기간 t에서 Y의. 따라서, 시간 t에서 Y의 두 번째 차이는 동일하다 (Y의 t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y의 t - (2Y)의 t-1 Y t-2. 개별 함수의 두번째 차이점은 연속 함수의 이차 미분 유사 : 그것은 주어진 시점에서 함수의 측정. 일정하지 않고 ARIMA (0,2,2) 모형은 일련의 두 번째 차이는 마지막 두 예측 에러의 선형 함수에 해당된다는 예측 : S 모델은 특별한 경우이다 :로 재 배열 될 수있다. 그것은 기하 급수적으로 로컬 수준과 일련의 로컬 트렌드 모두를 추정하기 위해 이동 평균 가중치를 사용합니다. 이 모델로부터 장기 예측 기울기가 시리즈의 끝을 향해 관찰 평균 흐름에 따라 직선으로 수렴. 일정한 감쇠 동향 선형 지수 평활하지 않고 ARIMA (1,1,2). 이 모델은 ARIMA 모형에 첨부 된 슬라이드에 도시되어있다. 이 시리즈의 끝에서 현지 동향을 외삽하지만 보수주의의 메모, 경험적인 지원을하고 연습을 소개하는 데 시간이 더 예측 시야에서 그것을 밖으로 평평. 암스트롱 등의 알에 의한 문서의 문서를 참조하십시오. 자세한 내용은. 이 overfitting로 이어질 가능성이 높습니다 적어도 페이지 중 하나 q는 1보다 크지 않습니다되는 모델에 충실하는 것이 일반적으로 적당하다, 즉, 같은 ARIMA (2,1,2)와 같은 모델에 맞게 시도하지 말라 및 ARIMA 모델의 수학적 구조에 노트에 자세히 설명 된 문제. 스프레드 시트 구현 : 위에서 설명한 것과 ARIMA 모델은 스프레드 시트에 쉽게 구현할 수 있습니다. 예측 식 단순히 원래의 시계열과 에러의 이전 값을 과거 값을 참조하는 선형 방정식이다. 따라서, 당신은 단순히 것 열 B에서 전형적인 셀에 열 C. 예측 수식 열 A, B 열에서 예측 식의 데이터 및 오류 (데이터 마이너스 전망)를 저장하여 ARIMA 예측 스프레드 시트를 설정할 수 있습니다 열 A 및 C의 행이 이전의 값을 참조 차식은 다른 스프레드 시트의 셀에 저장된 해당 AR 또는 MA 계수를 곱한.
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