एआई शब्दावली

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समय श्रृंखला

नियमित या अनियमित समय अंतराल पर मापे गए एक चर के अवलोकनों का क्रम, जिसका उपयोग समय के साथ रुझान और पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। समय श्रृंखलाएँ वित्त, मौसम विज्ञान और अर्थशास्त्र में विकसित होने वाली घटनाओं को मॉडल करने के लिए मौलिक हैं।

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स्थिरता

एक सांख्यिकीय गुण जहाँ समय श्रृंखला का माध्य, प्रसरण और स्वतः-सहसंबंध समय के साथ स्थिर रहते हैं। स्थिरता कई सांख्यिकीय मॉडल लागू करने और पूर्वानुमानों की वैधता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है।

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डिकी-फुलर परीक्षण

एक सांख्यिकीय परीक्षण जो समय श्रृंखला की स्थिरता निर्धारित करने के लिए इकाई मूल की उपस्थिति की जाँच करता है। डिकी-फुलर संवर्धित परीक्षण (ADF) आमतौर पर मॉडलिंग से पहले स्थिरता की परिकल्पना को मान्य करने के लिए उपयोग किया जाता है।

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घातीय चौरसाई

एक पूर्वानुमान तकनीक जो पिछले अवलोकनों को घातीय रूप से घटते हुए भार के साथ भारित करती है ताकि हाल के रुझानों को पकड़ सके। यह विधि मजबूत मौसमीयता के बिना श्रृंखलाओं के लिए प्रभावी है और अल्पकालिक पूर्वानुमानों की आसानी से गणना करती है।

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श्वेत रव

एक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया जहाँ अवलोकन स्वतंत्र, समान रूप से वितरित होते हैं जिनका माध्य शून्य और प्रसरण स्थिर होता है। श्वेत रव मॉडलों की पर्याप्तता का मूल्यांकन करने के लिए एक संदर्भ के रूप में कार्य करता है और शुद्ध अप्रत्याशितता का प्रतिनिधित्व करता है।

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अंतर

एक परिवर्तन जो प्रवृत्ति को समाप्त करने और स्थिरता प्राप्त करने के लिए प्रत्येक अवलोकन को पिछले अवलोकन से घटाता है। गैर-स्थिर श्रृंखलाओं पर ARIMA मॉडल लागू करने से पहले अंतर एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक चरण है।

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फूरियर रूपांतरण

एक गणितीय उपकरण जो चक्रीय घटकों का विश्लेषण करने के लिए समय श्रृंखला को प्राथमिक आवृत्तियों में विघटित करता है। FFT समय डेटा में छिपी आवधिकताओं और हार्मोनिक्स की पहचान करने की अनुमति देता है।

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अस्थिरता

समय श्रृंखला में कीमतों या मूल्यों के परिवर्तन का माप, जो अनिश्चितता और जोखिम को मात्रात्मक रूप से व्यक्त करता है। अस्थिरता विशेष रूप से वित्त में बाजारों की अस्थिरता का आकलन करने और GARCH मॉडल को कैलिब्रेट करने के लिए अध्ययन की जाती है।

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परिवर्तन बिंदु

वह क्षण जब किसी समय श्रृंखला के सांख्यिकीय गुणों में महत्वपूर्ण परिवर्तन होता है। परिवर्तन बिंदुओं का पता लगाने से संरचनात्मक विच्छेदों की पहचान करने और पूर्वानुमान मॉडलों को अनुकूलित करने में मदद मिलती है।

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आंशिक स्वतःसहसंबंध फलन

मध्यवर्ती विलंबों के प्रभाव को नियंत्रित करते हुए किसी अवलोकन और उसके पिछले मूल्यों के बीच सहसंबंध का माप। ARIMA मॉडलिंग में स्वतःप्रतिगमन प्रक्रियाओं के क्रम को निर्धारित करने के लिए PACF आवश्यक है।

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समय अंतर्वेशन

आसन्न अवलोकनों का उपयोग करके समय श्रृंखला में लुप्त मूल्यों का अनुमान लगाने की तकनीक। अंतर्वेशन समय निरंतरता को संरक्षित करता है और पूर्ण डेटा की आवश्यकता वाली विश्लेषण विधियों के अनुप्रयोग की अनुमति देता है।

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शक्ति स्पेक्ट्रम

प्रत्येक आवृत्ति पर ऊर्जा को इंगित करते हुए किसी समय श्रृंखला के प्रसरण का आवृत्ति प्रतिनिधित्व। स्पेक्ट्रम प्रमुख घटकों को प्रकट करता है और डेटा के अंतर्निहित चक्रों को चित्रित करने में सहायता करता है।

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अवशेष

अवलोकित मूल्यों और किसी समय मॉडल द्वारा पूर्वानुमानित मूल्यों के बीच का अंतर, जो फिटिंग त्रुटि को मापता है। अवशेषों का विश्लेषण मॉडल को मान्य करने और अव्यक्त पैटर्नों की पहचान करने में सक्षम बनाता है।