एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
ग्रेंजर परीक्षण
क्लाइव ग्रेंजर द्वारा विकसित एक सांख्यिकीय परीक्षण जो यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या कोई समय श्रृंखला किसी भविष्य की अन्य समय श्रृंखला के बारे में भविष्यवाणी संबंधी जानकारी रखती है। यह परीक्षण इस परिकल्पना पर आधारित है कि एक चर X के भूत मूल्यों का ज्ञान केवल Y के भूत मूल्यों के साथ जो संभव है, उससे परे चर Y की भविष्यवाणी में सुधार करता है।
रैखिक भविष्यवाणी
एक भविष्यवाणी विधि जो भविष्य के मूल्यों का अनुमान लगाने के लिए एक या अधिक चरों के भूत मूल्यों के रैखिक संयोजन का उपयोग करती है। समय श्रृंखलाओं के बीच कार्य-कारण संबंधों का मूल्यांकन करने के लिए शास्त्रीय ग्रेंजर परीक्षण रैखिक भविष्यवाणी मॉडल पर आधारित होता है।
समय विलंब
किसी कारण और उसके प्रभाव के बीच का समय अंतराल, जो कार्य-कारण मॉडल में भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी के लिए उपयोग किए जाने वाले भूत अवधियों की संख्या द्वारा दर्शाया जाता है। ग्रेंजर परीक्षण की वैधता के लिए उचित लैग का चयन महत्वपूर्ण है और इसे AIC या BIC जैसे सूचना मानदंडों द्वारा निर्धारित किया जा सकता है।
ग्रेंजर F-परीक्षण
ग्रेंजर परीक्षण का एक विशिष्ट संस्करण जो दो प्रतिगामी मॉडलों की तुलना करने के लिए F-सांख्यिकी का उपयोग करता है: एक बाधित मॉडल (बिना कथित कार्यकारी चर के) और एक अबाधित मॉडल (इस चर के साथ)। बाधित मॉडल में कार्यकारी चर के गुणांकों की शून्यता का पूर्ण मॉडल में उनकी अशून्यता के विरुद्ध परीक्षण किया जाता है।
एकीकरण
किसी समय श्रृंखला का एकीकरण क्रम, जिसे I(d) द्वारा दर्शाया जाता है, यह इंगित करता है कि स्थिर होने के लिए श्रृंखला को कितनी बार अवकलित किया जाना चाहिए। ग्रेंजर परीक्षणों को सही ढंग से लागू करने और असत्य प्रतिगामन से बचने के लिए एकीकरण क्रम का ज्ञान मौलिक है।
बहुचर कार्य-कारण परीक्षण
ग्रेंजर परीक्षण का एकाधिक चरों के साथ-साथ होने वाले मामलों में विस्तार, जो एक जटिल प्रणाली में कार्य-कारण संबंधों का विश्लेषण करने के लिए VAR (वेक्टर ऑटोरेग्रेसिव) मॉडल का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण अन्य चरों के प्रभावों को नियंत्रित करने और प्रत्यक्ष कार्य-कारण संबंधों की पहचान करने की अनुमति देता है।
तात्कालिक ग्रेंजर परीक्षण
एक कार्य-कारण परीक्षण जो यह जांचता है कि क्या दो चरों में एक ही समय अवधि में होने वाले एकसमान परिवर्तन सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, जो शास्त्रीय ग्रेंजर परीक्षण के विपरीत है जो समय विलंब पर केंद्रित होता है। यह परीक्षण उच्च-आवृत्ति वाले डेटा के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है जहां तात्कालिक प्रभाव महत्वपूर्ण हो सकते हैं।
अकाइके सूचना मानदंड (AIC)
ग्रेंजर परीक्षण मॉडल में लैग्स की इष्टतम संख्या का चयन करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक सांख्यिकीय मेट्रिक, जो मॉडल के फिट और इसकी जटिलता के बीच संतुलन बनाती है। AIC, BIC की तुलना में जटिलता को कम कड़वे से दंडित करता है, जिससे यह अधिक पैरामीटर वाले मॉडल का चयन करने की प्रवृत्ति रखता है।
बेयेसियन सूचना मानदंड (BIC)
ग्रेंजर परीक्षणों में अनुकूलतम लैग्स की संख्या निर्धारित करने के लिए एक मॉडल चयन मानदंड, जो AIC की तुलना में संक्षिप्तता को प्राथमिकता देता है। BIC अतिरिक्त पैरामीटर्स के लिए अधिक कड़ा दंड लगाता है, जिससे कार्यसाधकता मॉडलों में अति-फिटिंग का जोखिम कम हो जाता है।
वेक्टर ऑटोरेग्रेसिव मॉडल (VAR)
एक अर्थमितीय मॉडल जिसमें प्रत्येक चर को अपने अतीत मूल्यों और सिस्टम की अन्य चरों के अतीत मूल्यों पर प्रतिगमित किया जाता है, यह बहुचरीय ग्रेंजर कार्यसाधकता परीक्षणों का आधार है। VAR मॉडल कई समय श्रृंखलाओं के बीच गतिशील अंतर्निर्भरता को पकड़ने की अनुमति देते हैं।
आवेग-प्रतिक्रिया
ग्रेंजर परीक्षणों के लिए एक पूरक विश्लेषण जो VAR मॉडल में किसी विशिष्ट चर पर झटके के बाद समय के साथ चरों के विकास का पता लगाता है। यह तकनीक ग्रेंजर परीक्षणों द्वारा पहचानी गई कार्यसाधकता प्रभावों के परिमाण और अवधि को मात्रांकित करने की अनुमति देती है।
विचरण अपघटन
एक सांख्यिकीय विधि जो एक चर की पूर्वानुमान त्रुटि के विचरण का अनुपात निर्धारित करती है जो स्वयं और सिस्टम की अन्य चरों पर झटकों के कारण होता है। यह विश्लेषण चरों के बदलावों की व्याख्या में ग्रेंजर कार्यसाधकता संबंधों की सापेक्ष महत्व को मात्रांकित करता है।
गैर-रेखीयता परीक्षण
समय श्रृंखलाओं के बीच गैर-रेखीय संबंधों के लिए ग्रेंजर परीक्षणों का विस्तार, जिसमें तंत्रिका जाल या शासन-संक्रमण मॉडल जैसे मॉडल का उपयोग किया जाता है। ये परीक्षण उन कार्यसाधकताओं का पता लगाते हैं जो पारंपरिक रेखीय परीक्षण याद कर सकते हैं।
सशर्त कार्यसाधकता
एक ग्रेंजर परीक्षण जो नियंत्रण चरों के एक सेट पर शर्त रखकर दो चरों के बीच कार्यसाधकता संबंध का मूल्यांकन करता है, इस प्रकार प्रत्यक्ष कार्यसाधकता प्रभाव को अलग करता है। यह दृष्टिकोण प्रत्यक्ष कार्यसाधकता को अन्य चरों द्वारा माध्यमित अप्रत्यक्ष कार्यसाधकता से अलग करने की अनुमति देता है।
गैर-रेखीय ग्रेंजर परीक्षण
ग्रेंजर परीक्षण का एक प्रकार जो समय श्रृंखलाओं के बीच गैर-रेखीय पूर्वानुमानित संबंधों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें सीमा मूल्य मॉडल या कर्नेल जैसी विधियों का उपयोग किया जाता है। यह परीक्षण तब विशेष रूप से उपयोगी होता है जब आर्थिक संबंधों में असममिति या शासन परिवर्तन होते हैं।