विषयसूची:
- स्वत:सहसंबंध कैसे उपयोगी है?
- स्वत:सहसंबंध अच्छा है या बुरा समय श्रृंखला?
- हमें ऑटोसहसंबंध फ़ंक्शन की आवश्यकता क्यों है?
- समय श्रृंखला में स्वसहसंबंध क्यों महत्वपूर्ण है?
वीडियो: स्वत:सहसंबंध कब उपयोगी है?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
स्वत:सहसंबंध तकनीकी विश्लेषण के लिए उपयोगी हो सकता है , ऐसा इसलिए है क्योंकि तकनीकी विश्लेषण चार्टिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए सुरक्षा कीमतों के रुझानों और उनके बीच संबंधों से सबसे अधिक संबंधित है। यह मौलिक विश्लेषण के विपरीत है, जो इसके बजाय कंपनी के वित्तीय स्वास्थ्य या प्रबंधन पर केंद्रित है।
स्वत:सहसंबंध कैसे उपयोगी है?
स्वत:सहसंबंध किसी दिए गए समय श्रृंखला और क्रमिक समय अंतराल पर स्वयं के पिछड़े संस्करण के बीच समानता की डिग्री का प्रतिनिधित्व करता है। … तकनीकी विश्लेषक ऑटोसहसंबंध का उपयोग कर सकते हैं यह मापने के लिए कि किसी सुरक्षा के लिए पिछली कीमतों का उसके भविष्य की कीमत पर कितना प्रभाव है
स्वत:सहसंबंध अच्छा है या बुरा समय श्रृंखला?
इस संदर्भ में, अवशेषों पर स्वत:सहसंबंध 'खराब' है, क्योंकि इसका मतलब है कि आप डेटा बिंदुओं के बीच संबंध को पर्याप्त रूप से मॉडलिंग नहीं कर रहे हैं। लोगों द्वारा श्रृंखला में अंतर न करने का मुख्य कारण यह है कि वे वास्तव में अंतर्निहित प्रक्रिया को वैसा ही मॉडल बनाना चाहते हैं जैसा वह है।
हमें ऑटोसहसंबंध फ़ंक्शन की आवश्यकता क्यों है?
स्वत:सहसंबंध फ़ंक्शन (ACF) परिभाषित करता है कि एक समय श्रृंखला में डेटा बिंदु औसतन पूर्ववर्ती डेटा बिंदुओं से कैसे संबंधित हैं (बॉक्स, जेनकिंस, और रीन्सेल, 1994). … तदनुसार, एसीएफ देरी या अंतराल τ का एक कार्य है, जो डेटा बिंदुओं के बीच समानता का अनुमान लगाने के लिए अतीत में लिए गए समय बदलाव को निर्धारित करता है।
समय श्रृंखला में स्वसहसंबंध क्यों महत्वपूर्ण है?
स्वत:सहसंबंध फ़ंक्शन (ACF) पहचानने के लिए ऑटोसहसंबंध फ़ंक्शन (ACF) का उपयोग करेंपहचानें कि किन अंतरालों में महत्वपूर्ण सहसंबंध हैं, समय श्रृंखला के पैटर्न और गुणों को समझें, और फिर उस जानकारी का उपयोग करें समय श्रृंखला डेटा मॉडल करने के लिए।… आप यह भी निर्धारित कर सकते हैं कि रुझान और मौसमी पैटर्न मौजूद हैं या नहीं।
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