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Best-Fit Proxy 트래커
매출·영업이익과 통계적으로 가장 잘 맞는 선행지표 상위 3개
Pearson 상관계수 + lag sweep으로 산출 (n ≥ 8, p < 0.10 내부 / p < 0.05
광역). 양의 상관·선행 proxy를 우선 가산. 도메인 검증 필수 — 차트는
lag-shift 정렬 후 시각적 정합성 확인용. Source 컬럼은 fit이 발견된
후보 풀 (직접 연결 / 클러스터 / 광역 탐색) 을 표시. 자세한 알고리즘:
compute_best_fit_proxies.py.
| 프록시 | 타깃 | r | 시차 | p | n | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 한국 기계수주 카테고리 4 | 매출 YoY | +0.53 | +4Q 선행 | <0.001 | 37 | 클러스터 |
| 한국 가동률 C29-machinery-sa 기타 기계 (SA) | 매출 YoY | +0.55 | +3Q 선행 | <0.001 | 37 | 클러스터 |
| 미국 산업기계 산업생산 (NAICS 333) | 매출 YoY | +0.52 | +3Q 선행 | <0.001 | 37 | 클러스터 |
섹션 (9)
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클러스터 (4)
360도 관계 맵
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관계 맵 불러오는 중…
연결 관계 (5)
클러스터 YAML(
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→ 나가는 연결 (4)
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보고서
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