সময়ের সিরিজের পার্থক্যের জন্য আত্মবিশ্বাসের বিরতি

Question

আমার কাছে স্টোকাস্টিক মডেল রয়েছে যা কিছু প্রক্রিয়ার সময় সিরিজ অনুকরণ করতে ব্যবহৃত হয়। আমি একটি প্যারামিটারকে একটি নির্দিষ্ট মানের পরিবর্তনের প্রভাবের প্রতি আগ্রহী এবং সময় সিরিজের (মডেল এ এবং মডেল বি বলুন) এবং কিছু সিমুলেশন ভিত্তিক আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মধ্যে পার্থক্য দেখাতে চাই।

আমি কেবল মডেল এ থেকে একগুচ্ছ অনুকরণ এবং মডেল বি থেকে একগুচ্ছ চালিয়ে যাচ্ছি এবং তারপরে সময়কালে মধ্যবর্তী পার্থক্যের সন্ধানের জন্য প্রতিটি সময়ে বিন্দুতে বিয়োগকারীকে বিয়োগ করে। আমি 2.5 এবং 97.5 কোয়ান্টাইলগুলি খুঁজতে একই পন্থাটি ব্যবহার করেছি। এটি অত্যন্ত রক্ষণশীল পদ্ধতির মতো বলে মনে হচ্ছে যেহেতু আমি প্রতিটি সময় সিরিজকে যৌথভাবে বিবেচনা করছি না (যেমন, প্রতিটি পয়েন্টটি পূর্ববর্তী এবং ভবিষ্যতের সময়ে অন্য সকলের চেয়ে স্বতন্ত্র বিবেচিত হয়)।

এই কাজ করতে একটি ভাল উপায় আছে কি?

Comments

মিডিয়ান ব্যবহার না করে কেন মিডিয়েন? বিতরণগুলি কি প্রতিসম নয়?

— nnot101

আপনি কি এই প্রশ্নের উত্তর খুঁজে পেতে সক্ষম হয়েছিলেন?

— tchakravarty

@ টিটিসি, এই প্রশ্নটি নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত বলে মনে হচ্ছে।

— মঙ্গলবার

Answer 1

$X_t$$Y_t$$t=1,2,...,T$$S$$(\{X_t^s\}_{t=1}^T, \{Y_t^s\}_{t=1}^T)$$s = 1,2,...,S$

$$\begin{align}\Delta M = \text{median}(X_1^1-Y_1^1, X_2^1-Y_2^1,...,X_T^1-Y_T^1, X_1^2-Y_1^2,...,X_T^S-Y_T^S),\end{align}$$ $$\begin{align}\Delta M(t) = \text{median}( X_t^1-Y_t^1, X_t^2-Y_t^2, ..., X_t^S-Y_t^S),\end{align}$$ $\Delta M(t)$$\Delta M$$S$$\Delta M(t)$$t$