আমি একজন অনুশীলনকারী, পূর্বাভাসের প্রযোজক এবং ব্যবহারকারী এবং প্রশিক্ষিত পরিসংখ্যানবিদ না। অভিজ্ঞতার প্রমাণগুলিতে নির্ভর করে এমন গবেষণামূলক নিবন্ধকে উল্লেখ করে আপনার গড় পূর্বাভাসটি আরিমার চেয়ে ভাল কেন পরিণত হয়েছিল সে সম্পর্কে আমি আমার কিছু ধারণার ভাগ করে নিই। যে বইটি আমি বারবার আবার উল্লেখ করতে ফিরে যাই সেটি হ'ল আর্মস্ট্রংয়ের মূলনীতিগুলির নীতিমালা এবং এর ওয়েবসাইট যা আমি যে কোনও পূর্বাভাসকের জন্য একটি দুর্দান্ত পঠন হিসাবে সুপারিশ করব, এক্সট্রাপোলেশন পদ্ধতির ব্যবহার এবং গাইডিং নীতি সম্পর্কে দুর্দান্ত অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে।
আপনার প্রথম প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য - আমি যা জানতে চাই তা যদি এটি অস্বাভাবিক হয়?
টাইম-সিরিজ এবং ক্রস-বিভাগীয় ডেটার জন্য এক্সট্রোপোলেশন নামে একটি অধ্যায় রয়েছে যা একই ওয়েবসাইটে বিনামূল্যে পাওয়া যায় । নিম্নলিখিত অধ্যায় থেকে উদ্ধৃতি
"উদাহরণস্বরূপ, রিয়েল-টাইম এম 2-প্রতিযোগিতায়, যা 29 টি মাসিক সিরিজ পরীক্ষা করেছিল, বক্স-জেনকিন্স একটি স্বল্প-সঠিক পদ্ধতি হিসাবে প্রমাণিত হয়েছে এবং এর সামগ্রিক মধ্যস্থতা ত্রুটি একটি নিষ্পাপ পূর্বাভাসের চেয়ে 17% বেশি ছিল"
আপনার গড় পূর্বাভাসটি আরিমা মডেলগুলির চেয়ে কেন ভাল ছিল সে সম্পর্কে একটি অভিজ্ঞতামূলক প্রমাণ রয়েছে।
গবেষণামূলক প্রতিযোগিতা এবং তৃতীয় এম 3 প্রতিযোগিতায় অধ্যয়নের পরেও অধ্যয়ন হয়েছে যা বক্স দেখায় - জেনকিনস এআরআইএমএ পদ্ধতির সঠিক পূর্বাভাস তৈরি করতে ব্যর্থ হয় এবং অদ্বিতীয় প্রবণতা বহির্ভূতকরণের জন্য এটি আরও ভাল করে তোলে এমন প্রমাণের অভাব রয়েছে।
একই ওয়েবসাইটে গ্রিন এবং আর্মস্ট্রংয়ের " সরল পূর্বাভাস: শয়নকালের আগে অশ্রু এড়ান " শিরোনামে আরও একটি নিবন্ধ এবং একটি চলমান গবেষণা রয়েছে । কাগজের লেখকরা নীচে সংক্ষেপে বলছেন:
মোট আমরা ২৯ টি কাগজপত্র সনাক্ত করেছি যেখানে সাধারণ পদ্ধতিগুলির সাথে জটিল পদ্ধতি থেকে পূর্বাভাসের যথাযথতার 94 টি আনুষ্ঠানিক তুলনা অন্তর্ভুক্ত ছিল - তবে সমস্ত ক্ষেত্রে অত্যাধুনিকভাবে সহজ — পদ্ধতি নয়। তুলনা করে পঁয়ত্রিশ শতাংশ পাওয়া গেছে যে সহজ পদ্ধতিগুলির পূর্বাভাস জটিল পদ্ধতিগুলির তুলনায় আরও সঠিক বা একইভাবে নির্ভুল ছিল। 21 টি গবেষণায় সাধারণ পদ্ধতিগুলি থেকে পূর্বাভাসের ত্রুটির তুলনায় জটিল পদ্ধতিগুলি থেকে পূর্বাভাসের ত্রুটিগুলি প্রায় 32 শতাংশ বেশি ছিল যা ত্রুটির তুলনা সরবরাহ করে
আপনার তৃতীয় প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য : এটি কি ইঙ্গিত করে যে আমি কিছু ভুল সেট করেছি? না, আমি জটিল পদ্ধতি হিসাবে আরআইএমএকে সাধারণ পদ্ধতি হিসাবে পূর্বাভাস দিই। এর প্রচুর প্রমাণ রয়েছে যে গড় পদ্ধতির মতো সাধারণ পদ্ধতিগুলি আরিমার মতো জটিল পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে যায়।
আপনার দ্বিতীয় প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য : এর অর্থ কি আমি যে সময় সিরিজটি ব্যবহার করছি তা কি আজব?
নীচে আমি বাস্তব বিশ্বের পূর্বাভাস বিশেষজ্ঞ হিসাবে বিবেচনা করেছি:
- মাক্রিডাকিস (এম, এম 2 এবং এম 3 নামক পূর্বাভাস বিষয়ে অগ্রণী অভিজ্ঞতাবাদী প্রতিযোগিতা এবং পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে প্রমাণ ভিত্তিক পদ্ধতিগুলির জন্য প্রশস্ত পথ)
- আর্মস্ট্রং (পূর্বাভাস অনুশীলনের উপর বই / নিবন্ধ আকারে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে)
- গার্ডনার (উদ্ভাবিত ড্যাম্পড ট্রেন্ড এক্সফোনেনশিয়াল অন্য সাধারণ পদ্ধতিটি স্মুথ করছে যা আশ্চর্যজনকভাবে বনাম এআরআইএমএ কাজ করে)
উপরোক্ত গবেষকরা সকলেই আইনজীবী, সরলতা (আপনার গড় পূর্বাভাসের মতো পদ্ধতিগুলি) বনাম এআরআইএমএর মতো জটিল পদ্ধতিগুলি। সুতরাং আপনার স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করা উচিত যে আপনার পূর্বাভাসগুলি ভাল এবং বোধগম্য প্রমাণের ভিত্তিতে জটিলতার তুলনায় সর্বদা সরলতার পক্ষে। এই গবেষকরা সকলেই প্রয়োগের পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে যথেষ্ট অবদান রেখেছেন।
সাধারণ পূর্বাভাস পদ্ধতির স্টিফানের ভাল তালিকার পাশাপাশি। থেটা পূর্বাভাস পদ্ধতি নামে আরও একটি পদ্ধতি রয়েছে যা একটি খুব সাধারণ পদ্ধতি (মূলত সরল এক্সপেনশনাল স্মুথিং একটি ড্রিফ্টের সাথে যা লিনিয়ার রিগ্রেশনের 1/ালের 1/2 সমান) আমি এটিকে আপনার টুলবক্সে যুক্ত করব। Forecast package in Rএই পদ্ধতিটি প্রয়োগ করে।