- লেখক Fiona Howard [email protected].
- Public 2024-01-10 06:34.
- সর্বশেষ পরিবর্তিত 2025-01-22 18:27.
সময় সিরিজের পূর্বাভাস ঘটে যখন আপনি ঐতিহাসিক সময়ের স্ট্যাম্পড ডেটার উপর ভিত্তি করে বৈজ্ঞানিক ভবিষ্যদ্বাণী করেন। এতে ঐতিহাসিক বিশ্লেষণের মাধ্যমে মডেল তৈরি করা এবং সেগুলিকে পর্যবেক্ষণ করা এবং ভবিষ্যতের কৌশলগত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ব্যবহার করা জড়িত৷
আপনি কীভাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সময় সিরিজ ব্যবহার করেন?
R সময় সিরিজের পূর্বাভাস
- ধাপ 1: ডেটা পড়া এবং মৌলিক সারাংশ গণনা করা। …
- ধাপ 2: টাইম সিরিজ ডেটার চক্র পরীক্ষা করা এবং কাঁচা ডেটা প্লট করা। …
- ধাপ 3: টাইম সিরিজ ডেটা পচানো। …
- ধাপ 4: ডেটার স্থিরতা পরীক্ষা করুন। …
- ধাপ 5: মডেল ফিটিং। …
- ধাপ 6: পূর্বাভাস।
পূর্বাভাসের জন্য টাইম সিরিজ ব্যবহার করা হয়?
সময় সিরিজের পূর্বাভাস হল পূর্বে পর্যবেক্ষণ করা মানগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যত মানগুলির পূর্বাভাস দিতে একটি মডেলের ব্যবহার। এই পোস্টে অর্থনৈতিক, আবহাওয়া, স্টকের মূল্য এবং খুচরা বিক্রয়ের মতো অস্থির ডেটার জন্য টাইম সিরিজ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়৷
টাইম সিরিজের ৪টি উপাদান কী?
এই চারটি উপাদান হল:
- ধর্মনিরপেক্ষ প্রবণতা, যা শব্দটি বরাবর আন্দোলনকে বর্ণনা করে;
- ঋতুগত পরিবর্তন, যা ঋতু পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে;
- চক্রীয় ওঠানামা, যা সাময়িক সময়ের সাথে মিলে যায় কিন্তু ঋতুগত পরিবর্তন নয়;
- অনিয়মিত প্রকরণ, যা সিরিজের ভিন্নতার অন্যান্য অযাচিত উৎস।
সময় সিরিজের পূর্বাভাসের জন্য সেরা মডেল কী?
এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিংয়ের জন্য, এছাড়াও ARIMA মডেল সময় সিরিজের পূর্বাভাসের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে।নামটি AutoRegressive Integrated Moving Average এর সংক্ষিপ্ত রূপ। একটি অটোরিগ্রেসিভ মডেলে পূর্বাভাসগুলি ভেরিয়েবলের অতীত মানের একটি রৈখিক সংমিশ্রণের সাথে মিলে যায়৷