কিভাবে মডেল দাম?


15

আমি matemathics stackexchange সাইটে এই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করেছি এবং এখানে জিজ্ঞাসা করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল।

আমি একটি শখের প্রকল্পে কাজ করছি এবং নিম্নলিখিত সমস্যার সাথে কিছু সহায়তা প্রয়োজন।

কিছুটা প্রসঙ্গে

আসুন ধরা যাক বৈশিষ্ট্যের বিবরণ এবং দাম সহ আইটেমগুলির একটি সংগ্রহ রয়েছে। গাড়ি এবং দামগুলির একটি তালিকা কল্পনা করুন। সমস্ত গাড়ির বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তালিকা রয়েছে, যেমন ইঞ্জিনের আকার, রঙ, ঘোড়া শক্তি, মডেল, বছর ইত্যাদি each

Ford:
V8, green, manual, 200hp, 2007, $200
V6, red, automatic, 140hp, 2010, $300
V6, blue, manual, 140hp, 2005, $100
...

আরও এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে দামগুলির সাথে গাড়ির তালিকাটি কিছু সময়ের ব্যবধানের সাথে প্রকাশিত হয় যার অর্থ আমাদের কাছে historicalতিহাসিক দামের ডেটা অ্যাক্সেস রয়েছে। সর্বদা একই গাড়ি অন্তর্ভুক্ত নাও হতে পারে।

সমস্যা

আমি বুঝতে চাই যে এই বেস তথ্যের উপর ভিত্তি করে যে কোনও গাড়ীর জন্য মূল্য কীভাবে মডেল করা যায়, সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণভাবে গাড়িগুলি প্রাথমিক তালিকায় নেই।

Ford, v6, red, automatic, 130hp, 2009

উপরের গাড়ির জন্য, এটি তালিকার প্রায় একটির মতোই, ঘোড়ার শক্তি এবং বছরের তুলনায় কিছুটা আলাদা। এর দাম নির্ধারণের জন্য, কী দরকার?

আমি যা সন্ধান করছি তা ব্যবহারিক এবং সাধারণ কিছু, তবে আমি আরও জটিল পদ্ধতির বিষয়ে শুনতে চাই যে কীভাবে এই জাতীয় কিছু তৈরি করা যায়।

আমি কি চেষ্টা করেছি

আমি এখন পর্যন্ত যা যা পরীক্ষা করে দেখছি তা এখানে:

1) গাড়ি এক্স অনুসন্ধান করার জন্য historicalতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করা found যদি পাওয়া না যায় তবে কোনও দাম নেই। এটি অবশ্যই খুব সীমাবদ্ধ এবং সময়ের সাথে পরিচিত কারের মূল্য পরিবর্তনের জন্য এটি কেবল কিছু সময়ের ক্ষয়ের সাথে একত্রে ব্যবহার করতে পারে।

2) দামের স্যাম্পল কারের সাথে একটি গাড়ি বৈশিষ্ট্য ওজন স্কিম ব্যবহার করে। মূলত যে একটি বেস দাম রয়েছে এবং বৈশিষ্ট্যগুলি কেবল কিছু ফ্যাক্টরের সাথে এটি পরিবর্তন করে। এর উপর ভিত্তি করে যে কোনও গাড়ির দাম পাওয়া যায়।

প্রথমটি পর্যাপ্ত পরিমাণে প্রমাণিত হয়নি এবং দ্বিতীয়টি সর্বদা সঠিক নয় বলে প্রমাণিত হয়েছিল এবং আমার ওজনগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে সর্বোত্তম পদ্ধতির নাও থাকতে পারে। এটি ওজন বজায় রাখার ক্ষেত্রেও কিছুটা ভারী বলে মনে হচ্ছে, তাই আমি ভেবেছিলাম maybeতিহাসিক তথ্যগুলিকে কোনও উপায়ে ওজন পেতে বা অন্য কিছু পাওয়ার জন্য পরিসংখ্যান হিসাবে ব্যবহার করার কিছু উপায় রয়েছে। আমি জানি না কোথা থেকে শুরু করব।

অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয়

  • আমার কাছে থাকা কিছু সফ্টওয়্যার প্রকল্পের সাথে সংহত করুন। হয় বিদ্যমান লাইব্রেরি ব্যবহার করে বা নিজেই অ্যালগরিদম লিখে by
  • যখন নতুন historicalতিহাসিক ডেটা আসে তখন দ্রুত পুনঃ গণনা।

এর মতো কোনও সমস্যা কীভাবে যোগাযোগ করা যেতে পারে? সমস্ত ধারণা স্বাগত চেয়ে বেশি।

অনেক আগে থেকেই ধন্যবাদ এবং আপনার পরামর্শগুলি পড়ার প্রত্যাশায়!

উত্তর:


11

"ব্যবহারিক" এবং "সহজ" পরামর্শ দেয় সর্বনিম্ন স্কোয়ার রিগ্রেশনের এটি নির্ধারণ করা সহজ, প্রচুর সফ্টওয়্যার (আর, এক্সেল, ম্যাথমেটিকা, কোনও পরিসংখ্যান প্যাকেজ) দিয়ে ব্যাখ্যা করা সহজ, আপনি কতটা সঠিক হতে চান তার উপর নির্ভর করে এবং আপনি কতটা কঠোর হন তার উপর নির্ভর করে অনেক উপায়ে বাড়ানো যেতে পারে কাজে ইচ্ছুক.

এই পদ্ধতির মূলত আপনার "ওজন স্কিম" (2), তবে এটি ওজন সহজেই খুঁজে পায়, যথাসম্ভব যথার্থতার গ্যারান্টি দেয় এবং আপডেট করা সহজ এবং দ্রুত। আছে লোড লাইব্রেরি লিস্ট স্কোয়ার গণনার সঞ্চালন।

এটি আপনার তালিকাভুক্ত ভেরিয়েবলগুলি নয় - ইঞ্জিনের ধরণ, শক্তি ইত্যাদি - তবে গাড়ির বয়সও অন্তর্ভুক্ত করতে সহায়তা করবে । তদতিরিক্ত, মূল্যস্ফীতির জন্য দামগুলি সামঞ্জস্য করতে নিশ্চিত করুন sure


বিক্রি! আমি যা খুঁজছি ঠিক সেটাই মনে হচ্ছে! আমি যেহেতু এই সমস্ত ক্ষেত্রে নতুন পরামর্শের সাথে তুলনা করতে আমার সমস্যা হচ্ছে, তাই আমি ভাবছি যে কীভাবে ন্যূনতম স্কোয়াস রিগ্রেশনকে একাধিক-রিগ্রেশন এবং "হেডোনিক মূল্য নির্ধারণ" এর সাথে তুলনা করা যায়। এগুলি আমি গণিতের সাইটে পেয়েছিলাম যেখানে প্রাথমিকভাবে আমি পোস্ট করেছি। উদাহরণস্বরূপ সর্বনিম্ন স্কোয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করার সময় আমি কী ঠিক করছি? মূলত, এই পদ্ধতির ব্যবহার করার সময় আমার কি কিছু সচেতন হওয়া দরকার?
মুরেক্যাট

এই পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ। খুব ভাল লাগছে। কীভাবে এটি ব্যবহার করতে হয় তা দেখতে আমি কীভাবে শুরু করতে পারি তার ধারণা পেতে আমাকে আরও পড়তে হবে।
মুরেক্যাট

3
আমি @ এমপিক্টাস এবং @ ডিমিত্রিজ সেলভ দ্বারা পোস্ট করা সাবধানবাণীগুলির সাথে আমার চুক্তি স্বীকৃতি জানাতে এবং প্রকাশ করতে চাই। দামগুলির বিশ্লেষণগুলি হতে পারে - এবং অনেক ক্ষেত্রেই হওয়া উচিত - যে অর্থনৈতিক ব্যবস্থাগুলির একটি অংশ এটি তার চেয়ে জটিল। তবে, পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের জন্য ওপি'র ক্ষমতাগুলিতে উদ্দেশ্যযুক্ত অ্যাপ্লিকেশন (একটি শখ) এবং স্পষ্টভাবে সংকেত সীমাবদ্ধতার কারণে আমাদের সরলতা, ব্যবহারের সহজলভ্যতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার উপর দুর্দান্ত মূল্য রাখা উচিত। স্পষ্টতই কেউ এখনও কমপক্ষে স্কোয়ারগুলির সাথে কথোপকথন করে না সে ডানদিকে ঝাঁপিয়ে পড়ছে না এবং পূর্ণ-বিকাশিত ইকোনোমেট্রিক মডেল তৈরি করা শুরু করবে না।
হোয়বার

5

আমি @ হুবারের সাথে একমত, লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি উপায় যাবার উপায়, তবে ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার সময় অবশ্যই যত্ন নেওয়া উচিত। সমস্যাটি হ'ল অর্থনীতিতে দাম সর্বদা চাহিদার সাথে সম্পর্কিত। চাহিদা বাড়লে দাম বাড়তে থাকে, চাহিদা কমে গেলে দাম কমে যায়। সুতরাং দাম চাহিদা দ্বারা নির্ধারিত হয় এবং বিনিময়ে চাহিদা দাম দ্বারা নির্ধারিত হয়। সুতরাং আমরা যদি চাহিদা ব্যতীত কিছু গুণাবলীর কাছ থেকে রিগ্রেশন হিসাবে মূল্যকে মডেল করি তবে আসল বিপদ হতে পারে যে বাদ দেওয়া-পরিবর্তনশীল পক্ষপাতের কারণে রিগ্রেশন অনুমানটি ভুল হবে ।


@ এমপিটাস: ধন্যবাদ আমি বুঝেছি তুমি কি বলতে চাচ্ছো. এটি এমন একটি বিষয় যা আমি ভাবছিলাম, তবে কীভাবে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে হবে বা যুক্ত করতে হবে তা ঠিক জানত না। আপনি যা ব্যাখ্যা করেন তার সাথে একজন কীভাবে আচরণ করে? ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার সময় এটি কী এমন একটি সমস্যা যা আলাদা এবং আপনার লেখার বিষয়টি বিবেচনার জন্য লিখলে, বা এটি কি অন্য কয়েকটি পদ্ধতির সাথে সংহত এবং কমপক্ষে স্কোয়ার রিগ্রেশনের অংশ নয়? নিজেকে কীভাবে প্রণয়ন করবেন তা নিশ্চিত নন, তবে আমার অর্থ হ'ল এমন কোনও পদ্ধতির রয়েছে যা এটিকে বিবেচনায় রাখে এবং অন্যরা যা নয়? যার অর্থ হ'ল "না" এর জন্য আমাদের অবশ্যই ফলাফল ব্যাখ্যা করতে হবে?
মুরেক্যাট

3
@ মুুরেক্যাট, যদি আপনার চাহিদা অনুযায়ী অতিরিক্ত ডেটা না থাকে তবে দামের জন্য আপনার মডেলটি প্রয়োজন, আপনি অতিরিক্ত যত্ন নিয়ে এটিকে মোকাবেলা করুন। এর অর্থ সহগের পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য সম্পর্কে কম মনোযোগ, তবে পূর্বাভাসের কর্মক্ষমতা সম্পর্কে বেশি মনোযোগ। প্রয়োজনীয়তা এর অর্থ হ'ল রিগ্রেশনকে ব্ল্যাক-বাক্স হিসাবে গণ্য করা এবং মডেলটির বৈধতা পরিমাপ হিসাবে মডেল পূর্বাভাস কর্মক্ষমতা ব্যবহার করুন। এর অর্থ ক্রস-বৈধকরণ, ডেটা বিভাগকে প্রশিক্ষণের জন্য এবং নমুনাগুলি পরীক্ষা করা ইত্যাদি
এমপিটিকাস

@ এমপিক্টাস: "অতিরিক্ত ডেটা" দিয়ে আপনি কী বোঝাতে চাইছেন? আপনি দয়া করে গাড়ির প্রসঙ্গে একটি উদাহরণ দিতে পারেন?
মুরেক্যাট

1
@ মুরেকেট, আপডেট দিমিত্রিজের উত্তরটির শেষে দেখুন। চাহিদার ডেটা গুরুত্বপূর্ণ, সুতরাং আপনার কাছে যদি কত দাম দেওয়া দাম দিয়ে গাড়ি বিক্রি করা হত তা দুর্দান্তভাবে সহায়তা করবে। যদি আপনি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যযুক্ত প্রদত্ত গাড়ীর জন্য মূল্য পরিবর্তনের তথ্য রাখেন তবে এটি আপনার মডেলটিতেও প্রতিবিম্বিত হবে
এমপিটিকাস

1
@ মিউরেক্যাট, নীতিগতভাবে হ্যাঁ। আমার মনে হয় আপনার ছোট শুরু করা এবং পরে অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য যুক্ত করা দরকার। প্রাথমিক ফলাফলগুলি আপনাকে আরও কী দিকনির্দেশ নেবে তা বলে দেবে।
এমপিটিকাস

4

আমি যা সন্ধান করছি তা ব্যবহারিক এবং সাধারণ কিছু, তবে আমি আরও জটিল পদ্ধতির বিষয়ে শুনতে চাই যে কীভাবে এই জাতীয় কিছু তৈরি করা যায়।

এক ধরণের আলোচনার পরে, বিষয়গুলিতে আমার সম্পূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি এখানে

সমস্যাটি

লক্ষ্য: কীভাবে গাড়িগুলি আরও ভাল উপায়ে মূল্য দিতে হয় তা বোঝার জন্য

প্রসঙ্গ: তাদের সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়ায় লোকেরা বেশ কয়েকটি প্রশ্নের সমাধান করে: আমার কী গাড়ি প্রয়োজন, যদি আমি করি তবে কী বৈশিষ্ট্যগুলি আমি সর্বাধিক পছন্দ করি (দাম সহ, কারণ, যুক্তিবাদী হওয়ায়, আমি সেরা মানের / মূল্য অনুপাত সহ একটি গাড়ি রাখতে চাই) , বিভিন্ন গাড়ির মধ্যে গুণাবলীর সংখ্যার তুলনা করুন এবং তাদের সম্মিলিতভাবে মূল্যবান নির্বাচন করুন ।

বিক্রেতার অবস্থান থেকে, আমি যতটা সম্ভব দাম নির্ধারণ করতে এবং যত তাড়াতাড়ি গাড়ি বিক্রি করতে চাই। সুতরাং আমি যদি দামটি খুব বেশি সেট করে রাখি এবং কয়েক মাস অপেক্ষা করি তবে এটি চাহিদা হিসাবে বিবেচিত হবে না এটি বাজারে করা এবং খুব দাবিযুক্ত বৈশিষ্ট্যযুক্ত সেটগুলির সাথে তুলনা করে 0 দিয়ে চিহ্নিত করা হয়।

পর্যবেক্ষণ: দর কষাকষির প্রক্রিয়াটির মধ্যে দাম নির্ধারণের সাথে একটি নির্দিষ্ট গাড়ির বৈশিষ্ট্য সম্পর্কিত রিয়েল ডিলগুলি (পূর্ববর্তী মন্তব্যটি সম্পর্কে চুক্তিটি নির্ধারণ করতে কত সময় লাগে তা জেনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ)।

পেশাদাররা: আপনি যে জিনিসগুলি বাজারে আসলে কিনেছিলেন তা পর্যবেক্ষণ করেন, তাই উচ্চমানের রিজার্ভেশন মূল্যের এমন কোনও ব্যক্তি রয়েছেন যে কোনও নির্দিষ্ট গাড়ি কিনতে চাইলে আপনি অনুমান করছেন না

কনস:

  1. আপনার ধারণাটি হ'ল বাজারটি দক্ষ, যার অর্থ আপনি যে দামগুলি পর্যবেক্ষণ করছেন তা ভারসাম্যের খুব কাছে
  2. আপনি কেনাবেচা করেনি বা চুক্তিটি স্থাপন করতে খুব বেশি সময় নেননি এমন গাড়ির বৈশিষ্ট্যগুলির বৈচিত্রগুলি উপেক্ষা করে, যার অর্থ আপনার অন্তর্দৃষ্টি পক্ষপাতদুষ্ট , সুতরাং আপনি প্রকৃতপক্ষে সুপ্ত পরিবর্তনশীল মডেলগুলির সাথে কাজ করেন
  3. দীর্ঘ সময়ের জন্য ডেটা পর্যবেক্ষণ করা আপনার এগুলি ডিলেট করতে হবে, যদিও গাড়ির বয়সের অন্তর্ভুক্তি এটি আংশিকভাবে ক্ষতিপূরণ দেয়।

সমাধান পদ্ধতি

হুবার দ্বারা প্রস্তাবিত প্রথমটি হ'ল ধ্রুপদী সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স রিগ্রেশন মডেল

পেশাদাররা:

  1. এটি ইকোনোমেট্রিক্সের কাজের ঘোড়া হিসাবে সহজ সমাধান

কনস:

  1. উপেক্ষা করুন যে আপনি জিনিসগুলি অসম্পূর্ণভাবে পর্যবেক্ষণ করেন ( সুপ্ত পরিবর্তনশীল )
  2. কাজ যেমন regressors, তাই মৌলিক মডেল আসলে আপনি পছন্দ করতে পারেন যে উপেক্ষা করে অন্যান্য স্বাধীন এক নীল ফোর্ড থেকে ভিন্নভাবে নীল মার্সিডিজ , কিন্তু এটা প্রান্তিক প্রভাব এর সমষ্টি নীল ও ফোর্ড থেকে আসে নয়

ধ্রুপদী প্রতিরোধের ক্ষেত্রে, যেহেতু আপনি স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলিতে সীমাবদ্ধ নন তাই বিভিন্ন মিথস্ক্রিয়া শর্তাবলী ব্যবহার করার চেষ্টা করুন।

অতএব আরও জটিল সমাধানটি হয় টোবাইট বা হেকম্যান মডেল হতে পারে, আপনি এসি ক্যামেরন এবং পিকে ত্রিবেদী মাইক্রোকোনোমেট্রিক্সের পরামর্শ নিতে চাইতে পারেন : মূল পদ্ধতির বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য পদ্ধতি এবং অ্যাপ্লিকেশন

পেশাদাররা:

  1. আপনি এই সত্যটি আলাদা করেন যে লোকেরা কিছু গুণাবলীর সেট একেবারেই পছন্দ করতে পারে না, বা কিছু বৈশিষ্ট্যের সেট থেকে কেনার সামান্য সম্ভাবনা থাকে প্রকৃত মূল্য নির্ধারণ
  2. আপনার ফলাফল পক্ষপাতদুষ্ট নয় (বা প্রথম ক্ষেত্রে কমপক্ষে কম)
  3. হেকম্যানের ক্ষেত্রে আপনি যে কারণগুলি এই গাড়িটির জন্য আমি কত মূল্য দিতে চাই তার মূল্য নির্ধারণের সিদ্ধান্ত থেকে বিশেষ গাড়ীটি কেনা অনুপ্রেরণা জাগিয়ে তোলে: প্রথমটি পৃথক পছন্দ দ্বারা প্রভাবিত হয়, দ্বিতীয়টি বাজেটের সীমাবদ্ধতার দ্বারা প্রভাবিত হয়

কনস:

  1. উভয় মডেলই বেশি ডেটা লোভী , অর্থাৎ আমাদের জিজ্ঞাসা এবং সমান করার জন্য বিডের মধ্যে সময়ের দৈর্ঘ্য পর্যবেক্ষণ করতে হবে (যদি এটি মোটামুটি সংক্ষিপ্তভাবে 1 হয়, অন্য 0 হয়), বা বাজারগুলি উপেক্ষা করা সেটগুলি পর্যবেক্ষণ করতে হবে

এবং, অবশেষে, আপনি কীভাবে কেনার সম্ভাব্যতার উপর দামের প্রভাব ফেলতে আগ্রহী তা যদি আপনি একরকম লগইট মডেলের সাথে কাজ করতে পারেন ।

আমরা সম্মত হয়েছি, যে সম্মিলন বিশ্লেষণ এখানে উপযুক্ত নয়, কারণ আপনার কাছে ভিন্ন প্রসঙ্গ এবং পর্যবেক্ষণ রয়েছে।

শুভকামনা।


ঠিক কীভাবে আপনি একটি বহুজাতিক লজিট মডেল প্রয়োগ করবেন, যার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল শ্রেণিবদ্ধ, দামগুলিতে, যা শ্রেণিবদ্ধ নয়?
হোয়বার

@ দিমিত্রিজ সেলভ: আপনার পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ আমি আপনার প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার চেষ্টা করব। 1) কোনও মূল্য উপলব্ধ নেই, এটি অজানা যা আমি অনুরূপ গাড়ি দেখে উত্তর দিতে চাই। 2) কোন ভেরিয়েবলটি সবচেয়ে বেশি ওজন করে তা আমি জানি না - এটি পাওয়ার আশা করছিলাম। 3) আমি বৈশিষ্ট্যযুক্ত দামের গাড়িগুলির তালিকার উপর নির্ভর করতে চাই এবং দামগুলি যে কোনও বৈশিষ্ট্য সহ যে কোনও গাড়িকে দাম দিতে সক্ষম হবে।
মুরেকাট

Kj1j10P(yi=1|yj=0)=11+eβ(XiXj)yiyj

@ মুরেকাট: ১) সুতরাং আপনি কেবল সর্বাধিক "মূল্যবান" গুণাবলী সন্ধান করছেন? 2) লজিট আনুমানিক প্যারামিটারগুলি প্রতিকূলতা এবং প্রতিকূল অনুপাতগুলির মতো সুন্দরভাবে ব্যাখ্যা করা হয়, তবে বহুজাতিক নথিতে অপ্রাসঙ্গিক বিকল্পগুলি থেকে স্বাধীনতা হিসাবে পরিচিত দুর্বল বৈশিষ্ট্য রয়েছে 3) আপনি কি নিশ্চিত হতে পারেন যে তালিকাবদ্ধ দামগুলি প্রাসঙ্গিক, অর্থাৎ গাড়িগুলি আসলে কেনা হয়েছিল? @ ভুবার: সাধারণ রিগ্রেশন এখানে সূক্ষ্মভাবে কাজ করে, যদি নির্ভরশীল দাম হয় তবে আবার কী দাম? কোথায় প্রকাশিত? বা এটি বাস্তব লেনদেন হয়?
দিমিত্রিজ সেলোভ

2
@ দিমিত্রিজ দাম কোনও স্বাধীন ভেরিয়েবল নয়: এটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল: "আমি এই বেস তথ্যের উপর ভিত্তি করে যে কোনও গাড়ির দামের মডেল কীভাবে করব তা বুঝতে চাই" " আমি আশঙ্কা করছি যে এই ভুল ধারণাটি নিয়ে আপনি @ মুরেকটকে খুব দূরে নিয়ে যাচ্ছেন।
হোয়বার

4

এটা একটা রৈখিক রিগ্রেশনের সমস্যা মত আমিও, কিন্তু কি নিকটতম প্রতিবেশীদের কে সম্পর্কে দেখায় KNN । আপনি প্রতিটি গাড়ির মধ্যে একটি দূরত্বের সূত্র নিয়ে আসতে পারেন এবং নিকটস্থ কে (3 বলুন) এর মধ্যে গড় হিসাবে মূল্য নির্ধারণ করতে পারেন। একটি দূরত্বের সূত্রটি ইউক্লিডিয়ান হতে পারে সিলিন্ডারের পার্থক্যের পাশাপাশি দরজার পার্থক্য, হর্সপাওয়ারের পার্থক্য ইত্যাদির মতো।

আপনি যদি লিনিয়ার রিগ্রেশন নিয়ে যান তবে আমি কয়েকটি বিষয় প্রস্তাব করব:

  • মুদ্রাস্ফীতি হিসাবে অ্যাকাউন্টে আধুনিক দিন পর্যন্ত ডলারের মান স্কেল করুন।
  • আপনার ডেটাগুলিকে যুগের মধ্যে ভাগ করুন। আমি বাজি ধরব যে আপনি প্রাক ডাব্লুডাব্লু 2 এবং উদাহরণস্বরূপ ডাব্লুডাব্লু 2 পোস্টের জন্য একটি মডেল প্রয়োজন হবে। যদিও এটি কেবল একটি কুঁচকী।
  • অতিরিক্ত ফিটিং এড়াতে আপনার মডেলকে ক্রস করুন। আপনার তথ্য 5 টি ভাগে ভাগ করুন 4 এ ট্রেন করুন এবং 5 ম অংশে মডেলটিকে কল্পনা করুন। ত্রুটিগুলি যোগ করুন, ধুয়ে নিন, অন্যান্য অংশগুলির জন্য পুনরাবৃত্তি করুন।

আরেকটি ধারণা হ'ল মডেলগুলির মধ্যে সংকর তৈরি করা। রেগ্রেশন এবং কেএনএন উভয়কে ডেটাপয়েন্ট হিসাবে ব্যবহার করুন এবং ভারী গড় বা কিছু হিসাবে চূড়ান্ত দাম তৈরি করুন।


3

যা বলা হয়েছে, এবং ইতিমধ্যে দেওয়া কিছু পরামর্শের চেয়ে একেবারে আলাদা নয় তা ছাড়াও আপনি হেডোনিক মূল্য নির্ধারণের মডেলগুলিতে বিস্তৃত সাহিত্যের দিকে নজর রাখতে চান । এটি কীভাবে ফুটে উঠেছে তা হ'ল একটি রিগ্রেশন মডেল যা এর বৈশিষ্ট্যগুলির ফাংশন হিসাবে একটি সংশ্লেষের ভালের মূল্য ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করে।

এটি আপনার বৈশিষ্ট্যের (ঘোড়ার শক্তি, আকার, ব্র্যান্ড, ইত্যাদি) জেনে কোনও গাড়ির দাম নির্ধারণ করতে দেয়, এমনকি যদি আপনার নমুনায় ঠিক একই রকম বৈশিষ্ট্যগুলির মিশ্রণ না উপস্থিত থাকে। এটি বাস্তবিকরূপে অনুলিপিযোগ্য সম্পদের মূল্যায়নের জন্য একটি খুব জনপ্রিয় পদ্ধতি - আসল রাষ্ট্রের সম্পত্তির মতো। আপনি যদি "হেডোনিক মডেল" এর জন্য গুগল করেন তবে আপনি অনেকগুলি উল্লেখ এবং উদাহরণ পাবেন।


@F। টিউসেল: এটি একটি ভাল বিবরণ ছিল। আমি ইতিমধ্যে অন্যান্য পোস্টগুলি থেকে একসাথে বিস্মিত হয়েছি, তবে এটি আমার মতো একজন শিক্ষানবিশকে ভালোভাবে সংক্ষিপ্ত করে তুলেছে।
মুরেক্যাট
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.