Stationarity
📘 ADF টেস্ট ও ডিফারেন্সিং।
🌐 ADF test and differencing.
⏱️
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ADF টেস্ট ও ডিফারেন্সিং।
ADF টেস্ট ও ডিফারেন্সিং।
🌐 English:
ADF test and differencing.
ADF test and differencing.
🗂 কোথায় পড়ে
৩. মেশিন লার্নিং → টাইম সিরিজ → Stationarity
🎯 এই শাখার লক্ষ্য
Decompose, test stationarity, forecast
🧰 টুলস
statsmodels, Prophet
🪜
ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step
কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?
ARIMA-র মতো মডেল স্থির পরিসংখ্যানিক বৈশিষ্ট্য ধরে নেয়।
- ধাপ 1স্টেশনারি: গড়, ভ্যারিয়েন্স ও অটোকোরিলেশন সময়ের সাথে স্থির
- ধাপ 2ADF টেস্ট: p < 0.05 হলে স্টেশনারি
- ধাপ 3ডিফারেন্সিং (yₜ − yₜ₋₁) দিয়ে ট্রেন্ড সরান; সিজনাল ডিফারেন্সিং (lag 12)
- ধাপ 4লগ রূপান্তর দিয়ে বাড়তে থাকা ভ্যারিয়েন্স স্থির
🧪 বাস্তব উদাহরণ
GDP সিরিজ: লগ → প্রথম ডিফারেন্স = বার্ষিক প্রবৃদ্ধির হার (স্টেশনারি)।
⚠️ সাধারণ ভুল
অতিরিক্ত ডিফারেন্সিং—নতুন কৃত্রিম প্যাটার্ন তৈরি।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
stationarityADF testdifferencinglog transform
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক2.1 স্টেশনারি2.1.1 গড় ও ভ্যারিয়েন্স স্থির
2.2 ADF টেস্ট
2.3 ডিফারেন্সিং ও লগ রূপান্তর
🎬
ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)
ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত📺 আরও খুঁজুন
💻
হাতে-কলমে · Try it (Time Series)
এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enterimport numpy as np, pandas as pd, matplotlib.pyplot as plt
idx=pd.date_range("2022-01-01",periods=36,freq="MS"); t=np.arange(36)
temp=pd.Series(26+0.05*t+5*np.sin(2*np.pi*t/12)+np.random.default_rng(0).normal(0,.6,36),idx)
roll=temp.rolling(12).mean(); diff=temp.diff()
print(temp.head()); print("Seasonal lag-12 autocorrelation:",round(temp.autocorr(12),3))
temp.plot(label="monthly temp"); roll.plot(label="12-mo rolling mean"); plt.legend(); plt.title("Trend + seasonality"); plt.show()❓
সেল্ফ-চেক · Self check
1. “গড় ও ভ্যারিয়েন্স স্থির” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗