পূর্বাভাস মডেলগুলিতে স্থানান্তর ফাংশন

9

প্রচারমূলক মডেলিংয়ের উদ্দেশ্যে আমি বহির্মুখী ভেরিয়েবলের সাথে সংযুক্ত আরিমা মডেলিংয়ের সাথে নিযুক্ত আছি এবং ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের কাছে এটি ব্যাখ্যা করতে আমার খুব কষ্ট হয়েছে। কিছু ক্ষেত্রে সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি একটি সহজ স্থানান্তর ফাংশন অর্থাৎ প্যারামিটার * এক্সোজেনাস ভেরিয়েবলের সাথে শেষ হয়। এক্ষেত্রে ব্যাখ্যাটি সহজ, যেমন প্রচারমূলক ক্রিয়াকলাপ এক্স (বহির্মুখী বাইনারি ভেরিয়েবল দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা) নির্ভরশীল ভেরিয়েবলকে (যেমন চাহিদা) ওয়াই পরিমাণ দ্বারা প্রভাবিত করে। সুতরাং ব্যবসায়ের নিরিখে আমরা বলতে পারি যে প্রচারমূলক ক্রিয়াকলাপ X এর ফলে ওয়াই ইউনিটগুলির চাহিদা বৃদ্ধি পায়।

কিছু সময় স্থানান্তর ফাংশন আরও জটিল হয় যেমন বহুবর্ষের বিভাজন * এক্সোজেনাস ভেরিয়েবল। আমি যা করতে পেরেছি তা বহুবচনগুলির বিভাজন তৈরি করা যাতে সমস্ত গতিশীল রিগ্রেশন সহগ খুঁজে পাওয়া যায় এবং বলা যায় যে প্রচারমূলক ক্রিয়াকলাপটি ঘটে যাওয়া সময়কালে না শুধুমাত্র চাহিদাকে প্রভাবিত করে তবে ভবিষ্যতের সময়কালেও demand তবে যেহেতু সফটওয়্যার প্যাকেজগুলি আউটপুট ট্রান্সফার ফাংশনগুলি বহুপদী ব্যবসায়িক বিভাগগুলির বিভাগ হিসাবে স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা করতে পারে না। বিভাগ তৈরি না করেই আমরা কোনও জটিল স্থানান্তর ফাংশন সম্পর্কে বলতে পারি এমন কিছু আছে কি?

সম্পর্কিত মডেলের প্যারামিটার এবং সম্পর্কিত স্থানান্তর ফাংশন নীচে উপস্থাপন করা হয়েছে:

ধ্রুবক = 4200, এআর (1), প্রচারমূলক ক্রিয়াকলাপের সহগ 30, নং 1 = -15, নং 2 = 1.62, ডেন 1 = 0.25

সুতরাং আমি অনুমান করি যে আমরা যদি এই সময়ের মধ্যে কোনও প্রচারমূলক কার্যকলাপ করি তবে চাহিদার মাত্রা 30 ইউনিট বৃদ্ধি পাবে। এছাড়াও যেহেতু একটি স্থানান্তর ফাংশন রয়েছে (বহুবর্ষের বিভাজন), প্রচারমূলক ক্রিয়াকলাপটি কেবলমাত্র বর্তমান সময়ের নয়, পরবর্তী সময়েও প্রভাব ফেলবে। প্রশ্নটি হ'ল আমরা কীভাবে আবিষ্কার করতে পারি যে ভবিষ্যতে কতগুলি সময়কাল প্রচারমূলক দ্বারা প্রভাবিত হবে এবং চাহিদা ইউনিটগুলিতে পিরিয়ডে তাদের প্রভাব কী হবে।

— আন্ড্রেয়াস জারাস
সূত্র

1

এটি একটি খুব ভাল প্রশ্ন, অনেকগুলি সফ্টওয়্যার / পাঠ্যপুস্তকই এই সমস্যার সমাধান করে না তবে বাস্তব বিশ্বের ব্যবসায়িক পূর্বাভাসে একেবারে প্রয়োজনীয়। আমি জানি আর এবং এসএএসের এটি করার ক্ষমতা রয়েছে। এই ওয়েবসাইটে এমন বিশেষজ্ঞ আছেন যারা উত্তর দিতে পারেন, আমি যদি সময় পাই তবে কিছু দেওয়ার চেষ্টা করব।

— পূর্বাভাসকারী

11

এই উত্তরটি মাক্রিডাকিস এট থেকে প্রাপ্ত স্বরলিপি ভিত্তিক। আল পাঠ্যপুস্তক পূর্বাভাস উপর। আমি ধরে নেব যে এটি হস্তান্তর ফাংশন মডেলিংয়ের কোনও মানক পাঠ্যপুস্তকের সাথে একই রকম। ট্রান্সফার ফাংশন মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে আমি অ্যালান পঙ্ক্রাটজের দুর্দান্ত পাঠ্যও যাচাই করতাম কারণ নিম্নলিখিত দুটি উত্তরটি এই দুটি বইয়ের দুর্দান্ত গ্রাফিক্স দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছে। স্থানান্তর ফাংশন সমীকরণে আমি নামক একটি স্বরলিপি ব্যবহার করছি আপনার নীচের উপাদানটি বোঝার জন্য আপনার রেফারেন্স পাঠ্য বইগুলি থেকে এটি বোঝার দরকার। আমি তাদের নীচে সংক্ষিপ্ত বিবরণ করেছি: $r,s,b$

$r$ হ'ল ডিনোমিনেটর পদগুলির সংখ্যা। (ক্ষয় প্যাটার্নটি কী - দ্রুত বা ধীর?)
$s$ হল সংখ্যার পদগুলির সংখ্যা। (প্রভাবটি কখন ঘটে?)
$b$ কার্যকর করতে কত বিলম্ব হয়।

একটি সাধারণ স্থানান্তর ফাংশন রূপ নেয়:

Y_{t} = μ + \frac{(ω_{0} - ω_{1} B^{1} - . . . . . - ω_{s} B^{s})}{1 - δ_{1} B^{1} - . . . δ_{r} B^{r}} X_{t - b} + e_{t}

$Y_t = \mu + \frac{(\omega_0-\omega_1B^1- .....-\omega_sB^s)} {1-\delta_1B^1 - ...\delta_r B^r} X_{t-b}+e_t$

এটি আপনার সহগমিকে নিম্নোক্ত হিসাবে একটি সমীকরণ বিন্যাসে রাখতে সহায়তা করতে পারে। এছাড়াও বিবেচনা সেলস এবং সময় প্রচারের / বিজ্ঞাপন হিসাবে সহজ বোঝার জন্য। $Y_t$ $X_t$ $t$

আপনার ক্ষেত্রে = 1, = 2 এবং = 0 $r$ $s$ $b$

Y_{t} = μ + \frac{(ω_{0} - ω_{1} B^{1} - ω_{2} B^{2})}{1 - δ B} X_{t} + e_{t}

$Y_t = \mu + \frac{(\omega_0-\omega_1B^1-\omega_2B^2)} {1-\delta B} X_t+e_t$ যেখানে একটি প্রক্রিয়া। হচ্ছে ধ্রুবক / স্তর এবং হল সংখ্যার সহগ এবং হ'ল ডিনোমিনেটর সহগ।

e_{t}

$e_t$

A R (1)

$AR(1)$

μ

$\mu$

ω

$\omega$

δ

$\delta$

উপরের সমীকরণটিতে আপনার সহগের প্রয়োগ করা অনুবাদ করে:

Y_{t} = 4200 + \frac{(30 + 15 B^{1} - 1.62 B^{2})}{1 - 0.25 B} X_{t} + e_{t}

$Y_t = 4200 + \frac{(30 + 15B^1- 1.62 B^2)} {1-0.25B} X_t+e_t$

অঙ্কটি চলমান গড় (চলমান গড়) অংশকে নির্দেশ করে এবং ডিনোমিনেটর স্থানান্তর ফাংশনের স্বয়ংক্রিয় প্রতিরোধক অংশকে বোঝায় ot অঙ্কটি ভাবুন যেমন প্রভাবটি শুরু হয় এবং ডিনোমিনেটর সংখ্যার ফ্যাক্টরের ক্ষয়কে নিয়ন্ত্রণ করবে। প্রভাবগুলি চিত্রিত করার জন্য এটি মৌলিক বীজগণিত ব্যবহার করে একটি সংযোজিত বিন্যাসে কেবল স্থানান্তর ফাংশনটি ভেঙে ফেলতে সহায়তা করতে পারে।

\frac{30}{1 - 0.25 B} X_{t} + \frac{15 B^{1}}{1 - 0.25 B} X_{t} - \frac{1.62 B^{2}}{1 - 0.25 B} X_{t}

$\frac{30} {1-0.25B}X_t + \frac{15B^1} {1-0.25B}X_t - \frac{1.62B^2} {1-0.25B}X_t$

আমি আমার বেশিরভাগ গণনা করতে এসএএস ব্যবহার করেছি ( এই ওয়েবসাইটটি দেখুন )। ওয়েবসাইটে সমীকরণের সমীকরণের প্রথম অংশে পুনরাবৃত্ত গণনা সম্পাদন করা নিম্নলিখিত চিত্রটিতে অনুবাদ করে। এটি আপনাকে যা বলে তা হল সময়ে বিজ্ঞাপনের ফলে বিক্রয়গুলিতে 30 বর্ধনশীল ইউনিট সমস্ত জিনিস সমান হয়। এই বিজ্ঞাপনটি পরবর্তী সময়কাল যেমন তেও প্রভাব ফেলে 7.৫ ইনক্রিমেন্টাল ইউনিট এবং তাই ডিনোমিনেটর সহগ দ্বারা সৃষ্ট । $t = 0$ $t = 1$ $\delta = 0.25$

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

পুনরাবৃত্ত গণনা প্রয়োগ করে দ্বিতীয় অংশ এবং স্থানান্তর ফাংশনের তৃতীয় অংশ নিম্নলিখিত চার্টে অনুবাদ করে। দ্বিতীয় অংশের জন্য বিজ্ঞপ্তি করুন যে এ বিক্রয় বিক্রয় পিছনের 15 ইউনিটের সমান এবং আরও ক্ষয় হয়। সংখ্যার তৃতীয় অংশের জন্য বিক্রি পিছিয়ে যায় -১..6২ ইউনিট পিছিয়ে যায় এবং আরও ক্ষয় হয়। $t=0$

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মৌলিক বীজগণিত ব্যবহার করে স্থানান্তর ফাংশনের 3 টি অংশের সংমিশ্রণটি চূড়ান্ত রূপে অনুবাদ করে যা নীচে দেখানো হয়েছে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এই আপনি বলে যে বিজ্ঞাপন এ কারণ এ বিক্রয় 30 ইউনিট এবং বিক্রয় 22.5 ইউনিট এবং দ্রুত এ বিক্রয় 4 ইউনিট কমে এবং তাই .... $t=0$ $t=0$ $t=1$ $t=2$

আপনি যদি 0.25 থেকে 0.70 থেকে ডুমিনেটর সহগ পরিবর্তন করেন এবং সংখ্যাটিকে 30 হিসাবে রাখেন তবে কী ঘটে তা দেখা যাক By উপায় দ্বারা নিচের সমীকরণটি হস্তান্তর ফাংশনের একটি সহজ রূপ যা অনুশীলনে খুব ভালভাবে কাজ করে তাকে অসীম বিতরণ ল্যাগ মডেল বা কয়াক ল্যাগও বলা হয় মডেল ।

\frac{ω_{0}}{1 - δ B} X_{t} => \frac{30}{1 - 0.70 B} X_{t}

$\frac{\omega_0} {1-\delta B}X_t => \frac{30} {1-0.70B}X_t$

এটি নিম্নলিখিত চিত্র হিসাবে উপস্থাপিত হবে, আপনি দেখতে পারেন ক্ষয় ফ্যাক্টর 0.25 থেকে 0.70 থেকে বেড়ে যাওয়ার কারণে ক্ষয় খুব ধীর হয়ে গেছে।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আশা করি এটি সহায়ক। আমি অভিজ্ঞতার মাধ্যমে শিখেছি যে ভিজুয়ালাইজেশন হ'ল একমাত্র উপায় আপনি আমাকে সহ কোনও অ প্রযুক্তিগত শ্রোতার কাছে স্থানান্তর ফাংশন ব্যাখ্যা করতে পারেন practical একটি বাস্তব পরামর্শ, আমি আর্মস্ট্রং দ্বারা উল্লিখিত হিসাবে এটি কেবল বিভ্রম হতে পারে এই কারণে ডেটাতে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করার পরামর্শ দেব । যদি সম্ভব হয় তবে "কারণ ও প্রভাব" প্রতিষ্ঠার জন্য আমি আপনার "কার্যকারণ" পরিবর্তনশীলটির পরীক্ষা-নিরীক্ষা করব। এছাড়াও আমি জানি না কেন আপনার সংখ্যা 3 -1.62 হয়, এটি কেবল উত্সাহিত হতে পারে।

আপনি যদি এই পোস্টটি দরকারী বলে মনে করেন তবে এই জবাবটি সাড়া দেওয়ার জন্য কিছুটা প্রচেষ্টা গ্রহণ করে ফিড ব্যাক সরবরাহ করুন @ @ জাভালাক্লেকে ধন্যবাদ এই ওয়েবসাইটটিতে স্থানান্তর ফাংশনটির ভিজ্যুয়ালাইজেশন শিখেছি ।

— সভাপতি
সূত্র

হ্যালো. আপনার উত্তরের জন্য আপনাকে খুব দরকার। এটি খুব বিস্তারিত এবং অনেক সাহায্য করে। আমি অনুমান করি আমরা নির্ভর করে স্বাধীন ভেরিয়েব্যাকের প্রভাবের স্থানান্তর সম্পর্কে বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করতে বহুত্বীয় বিভাগ এড়াতে পারি না। আমি যা দেখেছি, সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি সংখ্যা এবং ডিনোমিনেটরের বহুভিত্তিক প্রতিবেদন করে এবং তাদের বিভাজনের ফলাফল নয়। অবশেষে আপনি কীভাবে প্রথম গ্রাফের মানগুলি (30, 7.5, 1.9 0.5 ইত্যাদি) উপসংহারে পৌঁছেছেন?

— আন্দ্রেস জারাস

উত্তরটি সহায়ক ছিল তা দেখে খুব ভালো লাগল, গণনা সম্পাদনের জন্য, আমি এসএএস ব্যবহার করেছি। প্র্যাক এমএমএলে অনুপাত নামে একটি ফাংশন রয়েছে যা আমি স্থানান্তর ফাংশনের আউটপুট গণনা করতাম।

— পূর্বাভাসকারী

1

স্থানান্তর ফাংশনের আসল অর্থ উপস্থাপনের একেবারে আশ্চর্যজনক উপায়।

— র্যাচেলসনি

0

আমি যে পরিস্থিতিতে পরামর্শ নিয়েছি, প্রায়শই প্রচারের আগে সীসা প্রভাবগুলি প্রতিফলিত করার আগে ব্যতিক্রমী কার্যকলাপ থাকে। স্বয়ংক্রিয়ভাবে / নিয়মিতভাবে এই ঘটনাটি সনাক্ত করা ভাল মডেল বিকাশের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। অতিরিক্তভাবে ডাল, স্তর স্তর, স্থানীয় সময়ের প্রবণতাগুলি বিবেচনা করা উচিত অন্যথায় তারা বিশ্লেষণকে ব্যর্থ / বিকৃত করে। আমরা এটিও পেয়েছি যে স্থানান্তর কার্য চিহ্নিতকরণের জন্য পার্থক্যগুলি প্রয়োজনীয় হতে পারে তবে এগুলি চূড়ান্ত মডেলের অংশ নয় not এই এবং অন্যান্য বিষয়গুলি বক্স এবং জেনকিন্সের চূড়ান্ত কাজগুলিতে সম্বোধন করা হয়নি তবে এখন নিয়মিতভাবে সম্বোধন করা হয়। আপনি যদি আপনার ডেটা পোস্ট করতে চান তবে আমি এবং অন্যরা বিদ্যুতের রূপান্তর বা ওয়েট ন্যূনতম স্কোয়ারের মতো প্রয়োজনীয় রূপান্তরগুলি তদন্ত করার সময় সেই বিষয়ে সঠিকভাবে সহায়তা করতে সক্ষম হতে পারি। আমি এমন সফ্টওয়্যার ব্যবহার করেছি যা ট্রান্সফার ফাংশনটিকে সাধারণ রিগ্রেশন (পলিনমিয়াল ডিস্ট্রিবিউটড ল্যাগ / অটো-রিগ্রসিটিভ ডিস্ট্রিবিউটেড ল্যাগ) হিসাবে পুনরায় সেট করে। এটি গ্রাহকদের / ক্লায়েন্টদের কাছে মডেলটি ব্যাখ্যা করতে এবং সমীকরণের পরবর্তী ব্যবহারেও দরকারী।

— IrishStat
সূত্র

আপনি কীভাবে "ট্রান্সফার ফাংশনটিকে একটি সাধারণ রিগ্রেশন হিসাবে পুনঃস্থাপন করেন" দয়া করে - কীভাবে এটি এবং / অথবা সফটওয়্যার করবেন?

— অস্বীকার

1

ধন্যবাদ, তবে অন্যরাও আপনার ব্যাখ্যা থেকে উপকৃত হতে পারে; পারলে নতুন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করব।

— অস্বীকার

@ এডেনিস আমি পিডিএল বা এডিএল হিসাবে স্থানান্তর ফাংশনটি পুনঃস্থাপন করতে অটোবক্স প্রোগ্রাম করেছি। ফাইলটি RHSIDE.TXT

— আইরিশস্ট্যাট

0

টিএফ মডেলকে খাঁটি ডান হাত হিসাবে প্রকাশের ক্ষেত্রে

মডেলগুলি প্রেরণ করা হয়েছে : 1. ইনপুটগুলির শর্তাবলীতে নির্ভুল মডেল
ওয়াই = কে 1 + [ডাব্লু (বি) / ডি (বি)] * এক্স + [থিটা (বি) / পিএইচআই (বি)] * এ
২.এএস একটি মিশ্রিত মডেল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে ওয়াই
ডি (বি) * পিএইচআই (বি) * ওয়াই = কে 2
= + পিএইচআই (বি) * ডাব্লু (বি) * এক্স
= + ডি (বি) * থিটা (বি) * এ
= + পিএইচআই (বি) * ডাব্লু ( খ) * এক্স = + ডি (বি) * থিটা (খ) * এ

    WHERE K2 = K1*[D(B)*PHI(B)]                                             
     OR   K1 = K2*/[D(B)*PHI(B)]

সংস্থাপনটি এ হিসাবে প্রকৃতভাবে সম্পন্ন হয় (২) টেবিলে এটি এ (1) হিসাবে উপস্থাপন করা হয়।
টেবিলটিতে
কনট্যান্টটি কে 2 রয়েছে যখন ফর্মের মধ্যে উপস্থিত রয়েছে (1) চুক্তিটি কে 1
আমরা এখানে উপস্থিত রয়েছি (2)।

মোডেল এক্সআরএমএক্স
ওয়াই হিসাবে প্রকাশিত [টি] = এ 1 ওয়াই [টি -1] + ... + এ [পি] ওয়াই [টিপি]
+ ডাব্লু [0] এক্স [টি-0] + ... + ডাব্লু [আর] ] এক্স [টিআর]
+ বি 1 এ [টি -১] + ... + বি [কিউ] এ [টিকিউ]
+ ধ্রুবক

বিপিএক্স-জেনকিনস পাঠ্য থেকে বিক্রয় ডেটার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্মিত মডেলটি ছিল

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন । এটি একটি "রিগ্রেশন মডেল" হিসাবে প্রকাশ করে আমরা পাই

— IrishStat
সূত্র

এটি কম্পিউটার আউটপুট ডাম্প ছাড়া আর কিছুই বলে মনে হচ্ছে। আপনি কীভাবে এই প্রশ্নের উত্তরটি সম্পর্কে আরও স্পষ্ট করে বলতে পারেন "আমরা কীভাবে আবিষ্কার করতে পারি যে ভবিষ্যতে কতগুলি পর্যায় প্রচারের দ্বারা প্রভাবিত হবে এবং চাহিদা ইউনিটগুলিতে পিরিয়ডের সময়কালে তাদের প্রভাব কী হবে?" এই সমস্ত স্টাফটিতে সেই উত্তরগুলি কোথায় এবং আপনি কোন কৌশল (গুলি) এর পরামর্শ দিচ্ছেন?

— হোবার

@ যাহা আমি আরও সুনির্দিষ্ট হওয়ার জন্য ওপি'র অনুরোধের প্রতি বিনীতভাবে প্রতিক্রিয়া জানছিলাম। তাকে প্রকৃত মালিকানাধীন কোড না দিয়ে আমি বেশি প্রতিক্রিয়াশীল বা নির্দিষ্ট হতে পারি না। "আপনি কি" একটি সাধারণ রিগ্রেশন হিসাবে স্থানান্তর ফাংশন পুনরুদ্ধার "এর বিস্তারিত ব্যাখ্যা করতে পারেন" দয়া করে - কীভাবে এটি এবং / বা সফটওয়্যারটি করবেন? - গতকাল অস্বীকার করেছেন "তার প্রশ্নের পরিপ্রেক্ষিতে .... সাধারণভাবে বিভাজন সহ বহুবর্ষীয় ক্রিয়াকলাপ করা উচিত টিডিএফটিকে পিডিএল / এডিএল হিসাবে প্রকাশ করার জন্য ডান-হাত আপনি এখানে উল্লেখ করেছেন এমন প্রশ্নের উত্তর দিতে সহগকে দেয়।

— আইরিশস্ট্যাট

যেহেতু এই সাইটটি সফ্টওয়্যারটির চেয়ে পদ্ধতিগুলি এবং নীতিগুলিতে মনোনিবেশ করে, কেবলমাত্র "কীভাবে এটি করবেন" এর একটি সফ্টওয়্যার কেবলমাত্র প্রান্তিক মান রয়েছে। ইংরাজী এবং গাণিতিক স্বরলিপি ব্যবহার করে একটি বিবরণ সাধারণত আপনার পাঠকদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং প্রশংসিত হবে। যান্ত্রিকরা যতদূর যান না কেন, উত্তরটির ধারাবাহিকতা বা প্রশস্তকরণের উদ্দেশ্যে একটি নতুন পোস্ট করার তুলনায় আপনার আগের উত্তরটি সম্পাদনা করা ভাল। দুটি পোস্টের মধ্যে সংযোগ বিভ্রান্তিকর এবং প্রথমটির মুখোমুখি হওয়ার সময় এটিকে আরও কম বোধগম্য করে তোলে।

— whuber

@ তবে আমি ভেবেছিলাম যে ওপি পৃথক প্রশ্ন পোস্ট করার কথা বিবেচনা করায় একটি পৃথক প্রতিক্রিয়া উপযুক্ত হবে ..

— আইরিশস্ট্যাট

পূর্বাভাস মডেলগুলিতে স্থানান্তর ফাংশন - ব্যাখ্যা