ধরা যাক, এমন একটি সময় সিরিজ রয়েছে যা থেকে কেউ বিভিন্ন পরিমাপ যেমন সময়কাল, সর্বোচ্চ, সর্বনিম্ন, গড় ইত্যাদি গ্রহণ করতে পারে এবং তারপরে একই বৈশিষ্ট্য সহ একটি মডেল সাইন ওয়েভ তৈরি করতে এগুলি ব্যবহার করতে পারে, সেখানে এমন কোনও পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি রয়েছে যা ব্যবহার করতে পারে এমন কোন সংখ্যাকে প্রমাণ করতে পারে? অনুমান করা মডেলটির সাথে প্রকৃত তথ্য কতটা ঘনিষ্ঠ হয়? সিরিজে ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা 10 এবং 50 পয়েন্টের মধ্যে থাকবে।
আমার সম্পর্কে খুব সরলসাধ্য প্রথম চিন্তাটি ছিল সাইন ওয়েভের দিকনির্দেশক গতিবিধির জন্য মূল্য নির্ধারণ করা, অর্থাৎ +1 +1 +1 +1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1, আসল উপাত্তের সাথে একই করুন এবং তারপরে কোনওভাবে দিকনির্দেশনাটির চলাফেরার মিলের ডিগ্রি মাপুন।
সম্পাদনা: আমার ডেটা নিয়ে আমি কী করতে চাই এবং আমার মূল প্রশ্নের প্রতিক্রিয়ার আলোকে আরও চিন্তাভাবনা করা, প্রতিদ্বন্দ্বী অনুমানের মধ্যে নির্বাচন করার জন্য অ্যালগরিদম গ্রহণ করার জন্য আমার যা দরকার তা হল: অর্থাৎ আমার ডেটা মূলত রৈখিক (বা প্রবণতা) শব্দ সহ যা সম্ভবত চক্রীয় উপাদান থাকতে পারে; আমার ডেটা মূলত বলার মতো দিকনির্দেশক প্রবণতা সহ চক্রীয়; ডেটা মূলত কেবল গোলমাল; বা এটি এর মধ্যে যে কোনও একটির মধ্যে ক্রান্তিকালীন।
আমার চিন্তাভাবনাগুলি সম্ভবত কিছু প্রকার বায়েশীয় বিশ্লেষণ এবং ইউক্লিডিয়ান / এলএমএস মেট্রিককে একত্রিত করতে পারে। এই পদ্ধতির পদক্ষেপগুলি হবে
ডেটা পরিমাপ থেকে ধরে নেওয়া সাইন ওয়েভ তৈরি করুন
ডেটাতে একটি এলএমএস সোজা লাইন ফিট করুন
উপরের প্রত্যেকটির মূল ডেটা থেকে প্রস্থানের জন্য একটি ইউক্যালিডিয়ান বা এলএমএস মেট্রিক বের করুন
এই মেট্রিকের উপর ভিত্তি করে প্রত্যেকের জন্য একটি বয়েসিয়ান তৈরি করুন অর্থাত্ সম্মিলিত প্রস্থানের %০% অন্যের সাথে সংযুক্ত থাকে, ৪০% অপরটির সাথে থাকে, সুতরাং ৪০% পক্ষে
ডেটা বরাবর একটি উইন্ডোতে একটি ডেটা পয়েন্ট স্লাইড করুন এবং এই সামান্য পরিবর্তিত ডেটা সেটটির জন্য নতুন% মেট্রিকগুলি পেতে উপরেরটি পুনরাবৃত্তি করুন - এটিই নতুন প্রমাণ - একটি উত্তরোত্তর তৈরি করার জন্য বায়সিয়ান বিশ্লেষণ করুন এবং প্রতিটি অনুমানের পক্ষে সম্ভাবনাগুলি পরিবর্তন করুন
এই স্লাইডিং উইন্ডোটির সাথে পুরো ডেটা সেট (3000+ ডেটা পয়েন্ট) বরাবর পুনরাবৃত্তি করুন (উইন্ডোর দৈর্ঘ্য 10-50 ডেটা পয়েন্ট)। আশা / উদ্দেশ্যটি হ'ল ডেটা সেটের যে কোনও সময়ে প্রাধান্য / অনুকূল অনুমানকে চিহ্নিত করা এবং সময়ের সাথে কীভাবে এটি পরিবর্তিত হয়
এই সম্ভাব্য পদ্ধতিটি সম্পর্কে যে কোনও মন্তব্যই স্বাগত হবে, বিশেষত আমি কীভাবে বায়েশীয় বিশ্লেষণ অংশটি বাস্তবায়িত করতে পারি।