👤 익명 1

• Chapter 2.에는 짧게나마 R과 Python 코드가 함께 포함되어 있어서, Chapter 5.에도 R을 이용한 실험 코드가 있으면 좋을 것 같습니다.

• 위키피디아에서 캡처한 이미지를 따로 눌러서 크게 보지 않는 한, 글자가 조금 흐릿하게 보이는 듯 합니다.

[Chapter 0]

• “특정 시점의 값(Yt)가 다른 시점의 값과 ~ ” → 어색한 문장입니다.

[Chapter 2]

• 첨부된 9개 이미지에 대한 설명을 읽을 때, 그래프와 설명을 함께 보기 위해 계속 위/아래로 스크롤을 조절해야 하는 것이 조금 불편한데, 설명하려는 주제에 맞는 몇 개의 이미지만 따로 묶어서 각각 첨부하고 바로 아래에 설명을 작성하는 것이 조금 더 편하지 않을까 싶습니다.
• “계절성의 정의는 이전 글을 참고해 주세요” 에서 첨부되는 이전 글의 링크는 COCRE 팀블로그 주소도 함께 첨부되면 좋을 것 같습니다. | | 느낀 점 | 기술 또는 개념에 대한 설명만이 아닌, 저자의 인사이트가 포함된다면 매우 좋은 글이 될 것 같습니다. |

👤 익명 2

• kpss 와 adf 검정의 결과가 어떤 형태로 나오는지, unit-root 를 어떻게 찾아내는지, unit-root 값의 의미가 무엇인지 추가되면 좋겠습니다.
• air passenger 데이터셋에 대한 간략한 설명이 있으면 좋겠습니다. 그래프에서 가로/세로축 설명이 추가되면 좋겠습니다.
• 추세, 계절성이 제거되고 난 이후의 signal 로 추가 분석하는 내용이 필요할 것 같습니다.
  • ex) AirPassengers 의 distribution 은 P(주기;12) + P(추세;h*x) + P(stationary; N(0, 0.1) 로 이루어집니다 와 같은 결론에 도달해야할 것 같습니다.
• 읽으면서 든 질문은 전자기기 교류 전기 신호에는 전자기기의 고유 신호와 국내 교류 전류로 인한 220V 60Hz 아티팩트가 항상 남는데 60Hz 는 주기를 가지기도 하지만 시간에 관계없이 언제나 동일한 주파수가 측정됩니다. 이런 경우 교류신호는 stationary 한가요? P(X;t) 에서 각각의 확률변수를 구분해야할 것 같은데 초보자 입장에서는 잘 모르겠네요.
• stationary 를 찾아내는 이유가 와닿지 않아서 부연설명이 필요할 것 같습니다. | | 이슈가 되는 부분 (저작권, 윤리적 이슈 등) | x | | 사소하지만 개선되면 좋은 부분 | - airPassgengers 오타 | | 느낀 점 | 통계의 관점과 머신러닝의 관점이 다르다는 것을 또 한 번 느낍니다. |

👤 익명 3

• 정상성을 만족한다, 정상성을 띠다, 정상적 시계열, 정상 시계열등의 용어가 사용되는데, 모두 같은 의미라고 명시되어 있지 않아 혹시 다른 의미일까 생각하는 혼선이 있을 수 있다고 생각합니다.

2. Ch1에서 약 정상성의 수식을 조금 더 자세히 설명하면 좋겠습니다.

• “약 정상성의 정의에서 3번 식에 h = 0을 대입하면 covariance가 variance가 되고, 임의의 t에 대해 Var(X_t) = gamma(0) 이므로 분산이 일정하게 유지된다는 의미를 포함한다.” 는 내용이 추가되면 더욱 좋다고 생각합니다.

3. Ch2에서 (h)와 (g)의 차이에 대해서 더욱 자세히 설명하면 좋겠습니다. h는 주기를 갖기에 계절성이고, g는 그렇지 않다는 점이 g와 h의 차이인데 그래프를 눈으로 봐서는 차이를 잘 모르겠습니다. 보조선 및 확대된 그래프를 통해 시각적으로 확인할 수 있는 보조자료가 있으면 좋겠습니다. | | 이슈가 되는 부분 (저작권, 윤리적 이슈 등) | 없음 | | 사소하지만 개선되면 좋은 부분 | 1. Ch0에서 값을 Yt로 지칭했는데, 그 이후에 Xt로 식이 전개되어 혼선이 올 수 있어, X로 통일시키면 좋겠습니다.
4. Ch0에서 “각 값이 서로 완전히 독립적이지 않다”로 수정하면 좋겠습니다.
5. Ch2에서 시계열의 정상성을 시각적으로 판단할 수 있다는 내용을 두괄식으로 서술하면 좋겠습니다.

• 서두에서 어떻게 생긴거야? 라는 질문으로 시작하는데, 두괄식으로 “정상적 시계열은 생김새부터 다르게 생겼습니다”를 서두에 추가하고, 결론에서 “결론적으로, 정상적 시계열은 생김새부터 다르게 생겼지만, ...,”으로 변경하면 어떨지 제안합니다. | | 느낀 점 | 시계열의 정상성에 대해 기초적인 직관을 잘 잡고 갈 수 있는 글이라고 생각합니다. 차회 예고도 좋았고 다음 글이 기대됩니다. |

PD의 피드백

1. ch1. 강정상성의 정의를 조금 더 쉽게 정의하면 어떨까요? 적률의 개념이 공부를 하지 않은 사람들에게는 어려운데, 적률을 이용해 강정상성의 정의를 내리니까 강정상성의 의미가 와닿지 않아요. 마찬가지로 강 정상성은 왜 현실에서 만족하는 경우를 찾기 힘든지에 대한 이유가 명확하게 와닿지 않습니다.
2. 위키피디아 캡쳐한 부분은 그대로 가져오고 출처를 밝히면 어떨까 싶어요. 미디엄으로 옮길 때 해보려고 하는데 어떠신가요?
3. 이전 글은 미디엄 콘텐츠로 대체할게요.
4. 기댓값 E(X), 분산 Var(X), 공분산 Cov(X), 처음 언급할 때는 이런식으로 한글과 수식을 같이 써주면 어떨까요?
5. ch2. 정상성이 뭔지는 알겠는데, 정상적인 시계열은 도대체 어떻게 판단할 수 있지? 어떻게 생긴거야? → 독자의 관점에서 적으신 것 같아 따옴표 처리하고 인용 표시를 넣겠습니다.
6. ch2. 정상적 시계열은 생김새부터 다르게 생겼습니다. → “정리하자면 정상적 시계열은 비정상 시계열과는 생김새부터 다르게 생겼습니다”로 문구를 조금 추가하면 어떨까요? 어떤 것과 생김새가 다른 것인지 비교 대상이 필요할 것 같아요.
7. ch3. 피어리뷰에도 언급되어 있지만 kpss 와 adf 검정의 결과가 어떻게 나와야 정상 시계열인지 살짝 언급해주시면 어떨까요? ch3에서는 귀무가설과 사용방법만 나와 있어서 “검정을 통해 정상성 판단하기”라는 제목과는 걸맞지 않은 것 같아요. 검정 방법을 소개한 후 결과가 어떻게 나와야 정상 시계열임을 보여줘야 하지 않을까요?