যখন স্বতঃসম্পর্ক দরকারী?

2024 লেখক: Fiona Howard | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-10 06:34

স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের জন্য উপযোগী হতে পারে, কারণ প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ চার্টিং কৌশল ব্যবহার করে নিরাপত্তা মূল্যের প্রবণতা এবং এর মধ্যে সম্পর্কের সাথে সবচেয়ে বেশি উদ্বিগ্ন। এটি মৌলিক বিশ্লেষণের বিপরীতে, যা একটি কোম্পানির আর্থিক স্বাস্থ্য বা ব্যবস্থাপনার পরিবর্তে ফোকাস করে৷

একটি স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক কীভাবে কার্যকর?

স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক একটি নির্দিষ্ট সময় সিরিজ এবং ধারাবাহিক সময়ের ব্যবধানে নিজের একটি পিছিয়ে থাকা সংস্করণের মধ্যে সাদৃশ্যের মাত্রা উপস্থাপন করে। … প্রযুক্তিগত বিশ্লেষকরা স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক ব্যবহার করতে পারেন একটি নিরাপত্তার জন্য অতীতের মূল্যগুলি তার ভবিষ্যতের মূল্যের উপর কতটা প্রভাব ফেলেছে তা পরিমাপ করতে

স্বতঃসম্পর্ক কি ভালো না খারাপ সময়ের সিরিজ?

এই প্রসঙ্গে, অবশিষ্টাংশের স্বতঃসম্পর্ক হল 'খারাপ', কারণ এর অর্থ হল আপনি ডেটাপয়েন্টগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে যথেষ্ট ভালভাবে মডেল করছেন না। লোকেদের সিরিজের পার্থক্য না হওয়ার প্রধান কারণ হল তারা আসলে অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াটিকে যেমন আছে তেমন মডেল করতে চায়৷

আমাদের স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক ফাংশন দরকার কেন?

অটোকোরিলেশন ফাংশন (ACF) সংজ্ঞায়িত করে কীভাবে একটি টাইম সিরিজের ডেটা পয়েন্টগুলি গড়ে, পূর্ববর্তী ডেটা পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত হয় (বক্স, জেনকিন্স, এবং রিনসেল, 1994). … তদনুসারে, ACF হল বিলম্ব বা ল্যাগ τ এর একটি ফাংশন, যা ডেটা পয়েন্টের মধ্যে সাদৃশ্য অনুমান করার জন্য অতীতে নেওয়া সময়ের পরিবর্তন নির্ধারণ করে।

টাইম সিরিজে স্বতঃসম্পর্ক গুরুত্বপূর্ণ কেন?

Autocorrelation Function (ACF) অটোকোরিলেশন ফাংশন (ACF) ব্যবহার করে কোন ল্যাগগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্ক আছে তা শনাক্ত করুন, টাইম সিরিজের প্যাটার্ন এবং বৈশিষ্ট্যগুলি বুঝুন এবং তারপর সেই তথ্য ব্যবহার করুন টাইম সিরিজ ডেটা মডেল করতে।… আপনি প্রবণতা এবং ঋতু নিদর্শন উপস্থিত কিনা তা নির্ধারণ করতে পারেন৷