একনোমেট্রিক্স (সংজ্ঞা, উদাহরণ) | অর্থের জন্য একনোমেট্রিক্স কী?
একনোমেট্রিক্স কী?
ইকোনোমেট্রিক্স হল পরিসংখ্যানগত মডেল রেফারেন্স ব্যবহার করে এবং ভবিষ্যতের প্রবণতা বিকাশের জন্য সরবরাহিত ডেটা থেকে একটি পর্যবেক্ষণ বা প্যাটার্ন পেয়ে অর্থনৈতিক তথ্যের সম্পর্কের বোঝাপড়া। একনোমেট্রিক্স গণিত এবং পরিসংখ্যানের সংযোজন সহ কেবল অর্থনৈতিক এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি প্রয়োগ করে পূর্বাভাস এবং অনুমানের ক্ষেত্রে সহায়তা করে।
একনোমেট্রিক্সের পদ্ধতি
আরও সাধারণ পদ্ধতিগুলি হ'ল:
- একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন
- অনুমান তত্ত্ব
- এক্সেলে লিনিয়ার প্রোগ্রামিং
- কম্পাংক বন্টন
- সম্ভাবনা বিতরণ
- সম্পর্ক ও নিপীড়ন
- সময়-সিরিজ বিশ্লেষণ
- সিমুলেশন সমীকরণ
অর্থের জন্য একনোমেট্রিকের উদাহরণ
নীচে অর্থের জন্য ইকোনোমেট্রিকের উদাহরণ রয়েছে
একনোমেট্রিক্স উদাহরণ # 1
মাইকেলের আয় $ 50000 has তার আয়ের ব্যয়ের ধরন 10000 - স্থায়ী ভাড়া এবং অন্যান্য গৃহস্থালী ব্যয় পিরিয়ডের সময়কালে তার আয়ের মোট আয়ের 50%।
একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন অতীত ট্রেন্ডের ভিত্তিতে সম্পর্ক বিকাশের অন্যতম সেরা সরঞ্জাম।
সমীকরণ = বি0 (বিরতি) + বি1 + ই (ত্রুটি শর্ত)সমীকরণটি ব্যবহার করে মাইকেল তার উপার্জিত আয়ের ভিত্তিতে ব্যয় করবে পরিমাণটি পেতে পারে।
- ব্যয় = খ0 (স্থির ভাড়া) + বি1 (অন্যান্য পরিবারের এক্সপ্রেস।) + ই (ত্রুটির শব্দ)
- = 10000 + 50% (50000)
- = 35000
ত্রুটি শর্তটি দেখায় যে পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সরঞ্জাম প্রয়োগ করে ফলাফল থেকে কিছুটা উপরে বা ডাউন বিচ্যুতি হতে পারে।
একনোমেট্রিক্স উদাহরণ # 2
আসুন তার কাজের অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে ব্যক্তির বেতন খুঁজে বের করি
সর্বনিম্ন মজুরি: $ 10 কে
ব্যক্তির উপর রিগ্রেশন ভিত্তিতে তার বেতন এটি সন্ধান করে যে বি1 = 2000
সুতরাং পদ্ধতিটি প্রয়োগ করে এটি বোঝা যাবে যে কোনও ব্যক্তি ন্যূনতম মজুরি পাবেন 10000 + (2000 বছর বয়সী অভিজ্ঞতা বছর)
এই 10 কে এবং 2 কে অনুমানযুক্ত মান এবং এটি টি-টেস্ট এবং এফ-পরীক্ষার মতো পরিসংখ্যান সরঞ্জামগুলিতে পরীক্ষা করতে হবে। যদি সেগুলি 0 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক না হয়, তবে অনুমান করা মানটির কোনও প্রাসঙ্গিকতা নেই এবং আলাদা মান পাওয়ার জন্য আবার পরীক্ষা করা দরকার।
একনোমেট্রিক্স কীভাবে অর্থায়নে কাজ করে?
একনোমেট্রিক্সের সুবিধা
একনোমেট্রিক্সের সুবিধাগুলি এখানে।
- সরঞ্জাম বা প্রয়োগিত ইকোনোমেট্রিক্স ব্যবহার করে যে অভিজ্ঞতাজনিত ডেটা সমর্থন করে এমন সিদ্ধান্ত নেওয়ার উদ্দেশ্যে যে কেউ ডেটা একটি নির্দিষ্ট মডেলে রূপান্তর করতে সক্ষম হতে পারে।
- বিক্ষিপ্ত ডেটা থেকে নির্দিষ্ট প্যাটার্ন বা ফলাফল পেতে সহায়তা করুন।
- তথ্যের ঝুড়ি থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম করতে সুবিধাজনক।
একনোমেট্রিক্সের অসুবিধাগুলি
ইকোনোমেট্রিক্সের কিছু অসুবিধা রয়েছে।
- কখনও কখনও অর্থনৈতিক সরঞ্জামগুলির দ্বারা সম্পর্কের উত্সাহ উত্সাহপ্রসূ হয় অর্থাত্ দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও সম্পর্ক বিদ্যমান না হলেও মডেলটি অতীতের তথ্যের ভিত্তিতে একটি প্যাটার্ন দেখায়। প্রাক্তন বৃষ্টি এবং লভ্যাংশের মধ্যে সম্পর্ক রয়েছে
- এটি দেখায় যে যখনই একটি কোয়ার্টারে বৃষ্টি আসে তখন কেবল কোম্পানি সেই সময়ের মধ্যে লভ্যাংশ ঘোষণা করে। এমনকি বৃষ্টির প্রদেয় লভ্যাংশের কোনও সম্পর্ক নেই তবে প্রবণতা অনুসারে এটি মিথ্যা সংকেত সরবরাহ করতে পারে যা ভুল সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
- সরলতা এবং নির্ভুলতার মধ্যে সর্বদা একটি পছন্দ আছে। মডেল স্পেসিফিকেশন প্রয়োগকৃত অর্থনীতির একটি খুব গুরুত্বপূর্ণ কাজ। কম ভেরিয়েবল নির্বাচন করা সরলতায় সহায়তা করতে পারে এবং দ্রুত ফলাফল সরবরাহ করতে পারে তবে অপর্যাপ্ত তথ্যের কারণে এটি ভুল হতে পারে এবং যদি কেউ উচ্চ নম্বরটিতে যায়। পরিবর্তনশীল এর পরে মডেলটি সমালোচনামূলক, একক অর্থনৈতিক বা বিশাল হতে পারে।
- ডেটাতে ব্যবহৃত ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে বহুবিধ লাইন সমস্যা হতে পারে। এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে চয়ন করা চলকটি দুটি ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের মধ্যে স্বল্প পারস্পরিক সম্পর্ক থাকতে পারে। মডেলটি এই বিভাগটি মডেল ব্যবহারকারীর উপর ফেলে রেখেছেন।
গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্ট
- ইকোনোমেট্রিক্সের সরঞ্জামগুলি অত্যন্ত বিচারমূলক। চূড়ান্ত উপসংহার ব্যবহারকারী থেকে ব্যবহারকারী পৃথক হতে পারে।
- মডেলের ধরণ এবং নির্দিষ্টকরণের উপর নির্ভর করে ফলাফল। ফলাফলগুলি মডেল-ভিত্তিক।
- মডেল প্রয়োগের সময় ডেটা ইকোনমিকাল, সম্ভাব্য, ফলাফলগুলি বিবেচনা করার সময়।
- এটি ক্রস-বিভাগীয় বা সময়-সিরিজ ডেটা উভয় ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
- এক্সেল, টি-পরীক্ষা, পরিসংখ্যান সারণী, সরঞ্জাম প্যাকগুলি ব্যবহার করে আনোভা টেবিল বিশ্লেষণের মতো ফলস্বরূপ কার্যকারিতা পরিচালনা করার জন্য একটি পরিধি বা পরীক্ষা থাকা দরকার।
উপসংহার
- ফলাফলটি আসে কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা সর্বদা মনে রাখবেন
- এটি বিবেচনাধীন মডেল বা ঘেরের বাইরে বিকশিত হয়
- ফলাফলটি অবশ্যই অভিজ্ঞতাগত পাশাপাশি ভবিষ্যত অনুকূল হতে হবে।
- এটি একটি পুনরাবৃত্তিমূলক অনুশীলন এবং আরও ভাল মডেলগুলি আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি পেতে একক সমস্যাটিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
- ওভারফিটিং বা ফলাফলের আন্ডারফিটিং কোনও উন্নত মডেল স্পেসিফিকেশন দ্বারা মেশানো যেতে পারে।
