আমি আশা করি এটি পোস্ট করার জন্য এটি সঠিক জায়গা, আমি এটি সংশয়ীদের উপর পোস্ট করার বিষয়টি বিবেচনা করেছি, তবে আমি অনুভব করেছি যে তারা কেবল স্টাডিস্টিক্যালি ভুল বলেছিলেন। আমি প্রশ্নটির ফ্লিপ দিকটি সম্পর্কে আগ্রহী, এটি কীভাবে এটি সঠিকভাবে করা যায়।
কোয়ান্টিফায়েড সেল্ফ ওয়েবসাইটে লেখক সময়ের সাথে সাথে নিজের উপর পরিমাপ করা কিছু মেট্রিকের আউটপুট পরীক্ষার ফলাফল পোস্ট করেছিলেন এবং হঠাৎ কফি পান করা বন্ধ করার আগে এবং পরে তুলনা করেছিলেন। ফলাফলগুলি বিষয়ভিত্তিকভাবে মূল্যায়ন করা হয়েছিল এবং লেখক বিশ্বাস করেছিলেন যে তার প্রমাণ রয়েছে যে সময় সিরিজের কোনও পরিবর্তন ছিল এবং এটি নীতি পরিবর্তন (কফি পান করা) সম্পর্কিত ছিল
এটি আমাকে স্মরণ করিয়ে দিচ্ছে অর্থনীতির মডেল। আমাদের কেবল একটি অর্থনীতি রয়েছে (যা আমরা এই মুহুর্তে যত্ন করি), তাই অর্থনীতিবিদরা প্রায়শই n = 1 পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে থাকেন। সময়ের সাথে সাথে ডেটা প্রায় নিশ্চিতভাবে স্বতঃসংশ্লিষ্ট। অর্থনীতিবিদরা সাধারণত ফেডকে দেখছেন, যেমন এটি নীতি সূচনা করে এবং সম্ভাব্যভাবে নীতিমালার কারণে সময় সিরিজ পরিবর্তন হয় কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করে।
ডেটা ভেদে সময় ধারাবাহিকতা বৃদ্ধি বা হ্রাস পেয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য উপযুক্ত পরীক্ষা কী? আমার কতটা ডাটা লাগবে? কি সরঞ্জাম বিদ্যমান? আমার প্রাথমিক গুগলিং মার্কোভের স্যুইচিং টাইম সিরিজ মডেলগুলির পরামর্শ দেয়, তবে আমার গুগলিং দক্ষতা আমাকে কেবল প্রযুক্তির নাম দিয়ে কিছু করতে সহায়তা করতে ব্যর্থ হচ্ছে।