পরিসংখ্যান সাহিত্যে " ক্রিয়ামূলক ডেটা " (অর্থাত্ তথ্যগুলি যে বক্ররেখা হয়) এবং সমান্তরালে " উচ্চ মাত্রিক ডেটা " (অর্থাৎ যখন ডেটা উচ্চ মাত্রিক ভেক্টর থাকে) সম্পর্কিত প্রচুর উল্লেখ রয়েছে। আমার প্রশ্নটি দুই ধরণের ডেটার মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে।
যখন প্রয়োগ করা পরিসংখ্যান পদ্ধতিগুলির ক্ষেত্রে কথা বলা হয় যা ক্ষেত্রে 1 এর ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয় তখন কেস 2 থেকে পদ্ধতিগুলির কোনও স্থানের একটি সীমাবদ্ধ মাত্রার উপস্থানে প্রোজেকশনের মাধ্যমে পদ্ধতিগুলির পুনর্বিবেচনা হিসাবে বোঝা যায়, এটি পলিনোমস, স্প্লাইনস, ওয়েভলেট, ফুরিয়ার, ... ... এবং কার্যকরী সমস্যাটিকে একটি সীমাবদ্ধ মাত্রিক ভেক্টোরিয়াল সমস্যায় অনুবাদ করবে (যেহেতু প্রয়োগিত গণিতে সমস্ত কিছু সীমাবদ্ধ হয়ে আসে)।
আমার প্রশ্নটি: আমরা কি বলতে পারি যে কার্যকরী তথ্যের জন্য প্রযোজ্য যে কোনও পরিসংখ্যান পদ্ধতি উচ্চ মাত্রার ডেটাতেও (প্রায় সরাসরি) প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং উচ্চ মাত্রিক ডেটাতে উত্সর্গীকৃত কোনও পদ্ধতি (প্রায় সরাসরি) কার্যকরী ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে?
উত্তরটি যদি না হয় তবে আপনি কি চিত্রিত করতে পারেন?
সাইমন বাইর্নের উত্তরের সাহায্যে সম্পাদনা / আপডেট করুন:
- স্পারসিটি (এস-স্পার্স অনুমান, বল এবং জন্য দুর্বল বল ) উচ্চ মাত্রিক পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের কাঠামোগত অনুমান হিসাবে ব্যবহৃত হয়।এল পি পি < 1
- "মসৃণতা" কার্যকরী তথ্য বিশ্লেষণে কাঠামোগত অনুমান হিসাবে ব্যবহৃত হয়।
অন্যদিকে, বিপরীত ফুরিয়ার রূপান্তর এবং বিপরীত তরঙ্গকরণ ট্রান্সফর্মটি অপ্রাপ্তিকে মসৃণতায় রূপান্তরিত করছে এবং তরঙ্গতা এবং ফুরিয়ার রূপান্তর দ্বারা মসৃণতা সংশ্লেষে রূপান্তরিত হয়। এটি সাইমন দ্বারা উল্লিখিত সমালোচনামূলক পার্থক্যটিকে এত সমালোচনা করে না?