গড় ধাঁধা প্রতিরোধ

Question

ড্যানিয়েল কাহ্নেমানের "চিন্তাভাবনা, দ্রুত এবং ধীর" এর "রিগ্রেশন টু দ্য মিড" অধ্যায়টিতে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে এবং পাঠককে সামগ্রিক বিক্রয় পূর্বাভাস এবং পূর্ববর্তী বছরের বিক্রয় সংখ্যা প্রদত্ত পৃথক স্টোরের বিক্রয় পূর্বাভাস দিতে বলা হয়েছে । উদাহরণস্বরূপ (বইয়ের উদাহরণে 4 টি স্টোর রয়েছে, আমি সরলতার জন্য এখানে 2 ব্যবহার করি):

Store    2011    2012
1        100      ?
2        500      ?
Total    600     660

নিষ্পাপ পূর্বাভাসটি 1 এবং 2 স্টোরের জন্য 110 এবং 550 হবে, প্রতিটির জন্য 10% বৃদ্ধি হবে। যাইহোক, লেখক দাবি করেছেন যে এই নিষ্পাপ পদ্ধতিটি ভুল। দরিদ্র-পারফর্মিং স্টোরের জন্য এটি 10% এর বেশি বৃদ্ধি পাওয়ার সম্ভাবনা বেশি এবং আরও ভাল পারফর্মিং স্টোর 10% এরও কম বৃদ্ধি (বা এমনকি হ্রাস) করতে পারে। সুতরাং সম্ভবত ছাগলের পূর্বাভাসের চেয়ে 115 (15% বৃদ্ধি) এবং 535 (7% বৃদ্ধি) এর পূর্বাভাস "আরও সঠিক" হবে।

আমি যা বুঝতে পারি না তা হল কীভাবে আমরা এই সিদ্ধান্তে পৌঁছতে পারি যে 1 স্টোরের 100 বিক্রয় অগত্যা দরিদ্র-সম্পাদনকারী স্টোর? সম্ভবত, অবস্থানের পার্থক্যের কারণে, 1 এবং 2 স্টোরের আসল টাইম-সিরিজের অর্থ হ'ল 10 এবং 550, এবং স্টোর 1 এর 2011 সালে একটি দুর্দান্ত বছর ছিল, এবং 2 স্টোরটি 2011 সালে একটি বিপর্যয়কর বছর ছিল Then তারপরে কী তা বোঝা যায় না? স্টোর 1 এর জন্য হ্রাস এবং 2 স্টোরের জন্য বাড়ার পূর্বাভাস?

আমি জানি যে টাইম সিরিজের তথ্য মূল উদাহরণে দেওয়া হয়নি, তবে আমি এই ধারণাটির আওতায় আছি যে "গড়ের প্রতি প্রতিক্রিয়া" ক্রস-বিভাগীয় গড়কে বোঝায় এবং তাই সময়-সিরিজের তথ্য কোনও বিষয় নয়। আমি কী ভুল বুঝছি?

Answer 1

আমি বইটি পড়তে হবে। আপনি মূল তথ্যটি যথাযথভাবে প্রতিলিপি করেননি। এটিতে বলা হয়েছে যে "সমস্ত স্টোর আকার এবং পণ্য নির্বাচনের ক্ষেত্রে সমান, তবে অবস্থান, প্রতিযোগিতা এবং এলোমেলো কারণের কারণে তাদের বিক্রয় আলাদা হয় sales" এটি কী, বিশেষত শেষ বিট। এলোমেলো কারণগুলির প্রতিরোধের জন্য এলোমেলো কারণগুলি প্রয়োজনীয় (যদি বিক্রয় কোনও নির্দিষ্ট পরিমাণে বৃদ্ধি পায়, তবে 10% লাভ সমানভাবে স্টোরগুলিতে ছড়িয়ে দেওয়া ঠিক হবে)।

Comments

আপনি কি বলছেন যে "সমস্ত স্টোর একই রকম" অনুমানের দ্বারা বোঝানো হয় যে তাদের সময় সিরিজের অর্থ একই? অন্যথায়, দুটি অভিন্ন স্টোরের অবস্থানের কারণে এখনও খুব আলাদা উপায় থাকতে পারে।

আমি স্বীকার করি এটি কোনও সমস্যার সবচেয়ে বড় শব্দ নয়, তবে আপনি আপনার মূল প্রশ্নটির চেয়ে অনেক পরিষ্কার।

— পিটার ফ্লুম

Answer 2

খুব অল্প ডেটা পয়েন্টের সাথে, উত্তরটি সম্পূর্ণরূপে পূর্বের (বা বোঝানো সমতুল্য) দ্বারা নির্ধারিত হবে। লেখক যদি আগে এই ধরণের ডেটা দেখে থাকেন তবে তাদের অতীতের পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে তাদের উত্তর সঠিক হওয়ার সম্ভাবনা বেশি বলে মনে করার উপযুক্ত কারণ থাকতে পারে। আমি মনে করি এটি বোঝাতে এটি প্রসারিত হ'ল যদিও এটির প্রতিরোধের উদাহরণ, যদিও কমপক্ষে আরও কিছু তথ্য নির্দিষ্ট না করেই নয়। উদাহরণস্বরূপ, স্টোরগুলি কি তুলনামূলক লোকেশনে রয়েছে? যদি সেগুলি হয় এবং স্টোরগুলির মধ্যে অন্য কোনও স্পষ্ট পার্থক্য না থাকে তবে আমরা তারা তুলনামূলক জনসংখ্যার অংশ বলে ভেবে ন্যায়সঙ্গত বোধ করতে পারি এবং আমরা গড়ের প্রতিরোধ সম্পর্কে ভাবতে পারি। যদি স্টোরগুলির মধ্যে সুস্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে যা বিক্রয় ব্যবস্থায় পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে পারে, তবে এটি করা কম বুদ্ধিমান হয়ে ওঠে।

Answer 3

আমি মনে করি একটি ভাল (অনুমানমূলক) চিত্রটি এরকম কিছু হতে পারে:

Store    2011    2012
1        100      ?
2        180      ?
3        190      ?
4        210      ?
5        235      ?
6        300      ?

নিয়মতান্ত্রিক কারণে বাদ দিয়ে আমরা প্রত্যাশা করব যে সবচেয়ে খারাপ অভিনয় (এলোমেলো কারণ থেকে) আবার না হবে not এবং তাই সেরা অভিনয়কারীর জন্যও।

সুতরাং 10% গড় বৃদ্ধির সাথে আমি # 1 টি 110 এবং # 6 এর চেয়ে 330 এর চেয়ে খারাপ করার আশা করি।

আমি iffe অংশ অনুমান হয় অনুভব। এটি খুব বিরল IMHO যে প্যাকের ল্যাগার্ডটি সত্যই একটি এলোমেলো ফ্লুক এবং কিছু অন্তর্নিহিত বৈজাতীয়তা নয়।