Moving Average & Smoothing
📘 ওঠানামা মসৃণ করা।
🌐 Smooth out fluctuations.
⏱️
1
ধারণা · Concept
কী এবং কেন📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
ওঠানামা মসৃণ করা।
ওঠানামা মসৃণ করা।
🌐 English:
Smooth out fluctuations.
Smooth out fluctuations.
🗂 কোথায় পড়ে
৩. মেশিন লার্নিং → টাইম সিরিজ → Moving Average & Smoothing
🎯 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?
নয়েজ সরিয়ে প্রবণতা দেখা এবং সহজ কিন্তু শক্তিশালী পূর্বাভাস।
- ধাপ 1চলমান গড়: s.rolling(7).mean() — ৭ দিনের গড়
- ধাপ 2Simple Exponential Smoothing: সাম্প্রতিক মানে বেশি ওজন (α)
- ধাপ 3Holt: ট্রেন্ড যোগ; Holt-Winters: ট্রেন্ড + সিজনালিটি
- ধাপ 4statsmodels ExponentialSmoothing দিয়ে ফিট ও forecast
🧪 বাস্তব উদাহরণ
COVID দৈনিক কেসে ৭ দিনের চলমান গড়—সাপ্তাহিক রিপোর্টিং প্যাটার্ন দূর হয়।
⚠️ সাধারণ ভুল
centered rolling দিয়ে পূর্বাভাস—ভবিষ্যতের মান ব্যবহার হয়ে যায়।
🔑 মূল শব্দ (Key terms)
moving averageexponential smoothingHolt-Wintersalpha
3
সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics
টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক3.1 Rolling mean3.1.1 চলমান গড়
3.2 Exponential smoothing3.2.1 সাম্প্রতিককে বেশি ওজন
3.3 Holt-Winters3.3.1 ট্রেন্ড ও সিজনসহ
🎬
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. “চলমান গড়” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
2. “সাম্প্রতিককে বেশি ওজন” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
3. “ট্রেন্ড ও সিজনসহ” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?
🔗