시계열 예측에서는 데이터 세트 크기와 모델 복잡성 외에도 시계열 데이터의 세부 정보 수준(look-back 기간)이 성능에 중요한 영향을 미친다. 이 이론적 프레임워크는 이러한 요인들의 상호작용을 설명하고, 최적의 look-back 기간을 식별한다.
