কর্মক্ষেত্রে কিছু মাসিক পূর্বাভাস নিয়ে কাজ করার সময় এবং রব হিন্ডম্যানের বইটি পড়ার সময় আমি আমার ভবিষ্যদ্বাণী জ্ঞানকে সতেজ করে তুলেছি তবে আমি যেখানে লড়াই করছি তার একটাই জায়গা যখন একটি আরিমা মডেল বনাম একটি ঘন ঘন স্মুথিং মডেল ব্যবহার করা হয়। থাম্বের এমন কোনও নিয়ম রয়েছে যেখানে আপনার একটি পদ্ধতি বনাম অন্যটি ব্যবহার করা উচিত?
এছাড়াও, যেহেতু আপনি দু'এর তুলনা করতে এআইসি ব্যবহার করতে পারবেন না আপনাকে কেবল আরএমএসই, এমএই, ইত্যাদি দিয়ে যেতে হবে?
বর্তমানে আমি প্রতিটি কয়েকটি তৈরি করছি এবং ত্রুটির ব্যবস্থাগুলির সাথে তুলনা করছি তবে আমি আরও নিশ্চিত হতে পারি না যে এর থেকে আরও ভাল উপায় গ্রহণ করা উচিত কিনা।
হ্যান্ডম্যানের বইটি থেকে আমি স্মরণ করি, স্মুথ টেকনিকগুলির একটি প্রধান বিষয় হ'ল ডেটা মসৃণ করা। এটি গোলমাল বা আওয়াজটির অস্থিরতা বিবেচনা করে না। এটি পূর্বাভাসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে তবে এটি মূল পয়েন্ট বলে মনে হয় না।
—
মেহ
@ জিগেনস্কি, ক্ষতিকারক স্মুথিং অবশ্যই একটি জনপ্রিয় এবং কার্যকর পূর্বাভাস কৌশল। আমি অনুমান করব ধনাত্মক স্মুথিং মডেলগুলির প্রধান ব্যবহার ভবিষ্যদ্বাণী করা ছাড়া আর কিছুই নয়।
—
রিচার্ড হার্ডি
এটি সঠিক, বাস্তবে খুব শীঘ্রই কোনও ঘনঘন স্মুথিং মডেল বলে কিছুই ছিল না ; এক্সফেনশনাল স্মুথিং শুধুমাত্র পূর্বাভাসের গণনা করার জন্য একটি অ্যালগরিদম ছিল , অন্য কিছু নয়।
—
ক্রিস হগ