प्रक्षेप
प्रक्षेप एक सांख्यिकीय विधि है जिसके द्वारा संबंधित ज्ञात मूल्यों का उपयोग किसी सुरक्षा की अज्ञात कीमत या संभावित उपज का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। इंटरपोलेशन एक अज्ञात मूल्य या सुरक्षा की उपज का आकलन करने का एक तरीका है। यह अन्य संबंधित ज्ञात मूल्यों का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है जो अज्ञात मूल्य के साथ अनुक्रम में स्थित हैं।
ब्रेकिंग डाउन इंटरपोल
इंटरपोलेशन एक सरल गणितीय अवधारणा है। यदि डेटा बिंदुओं के सेट पर आम तौर पर लगातार प्रवृत्ति होती है, तो कोई भी उस बिंदु पर सेट के मूल्य का अनुमान लगा सकता है जिसकी गणना नहीं की गई है। हालांकि, यह सबसे अच्छा एक अनुमान है; प्रक्षेपक कभी भी अपनी भविष्यवाणियों में पूर्ण विश्वास की पेशकश नहीं कर सकते।
इंटरपोल के विभिन्न प्रकार
रेखीय प्रक्षेप, बहुपद प्रक्षेप, और टुकड़ा करने योग्य निरंतर प्रक्षेप सहित प्रक्षेप के कई औपचारिक प्रकार हैं।
सबसे आसान और सबसे प्रचलित प्रकार रैखिक प्रक्षेप है, जो किसी ऐसे बिंदु के लिए सुरक्षा या ब्याज दर के मूल्य का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा है, जहां उपयोगी नहीं है। मान लेते हैं कि, एक सुरक्षा मूल्य के लिए समय-समय पर नज़र रखी जाती है, हम उस रेखा को कहते हैं जिस पर सुरक्षा का मान फ़ंक्शन f (x) को ट्रैक करता है। एक शेयर की वर्तमान कीमत समय में क्षणों का प्रतिनिधित्व करने वाले बिंदुओं की एक श्रृंखला पर प्लॉट की जाती है। इसलिए यदि f (x) को अगस्त, अक्टूबर और दिसंबर के लिए रिकॉर्ड किया जाता है, तो उन बिंदुओं को गणितीय रूप से x Aug, x Oct और x Dec, या x 1, x 3 और x 5 के रूप में दर्शाया जाएगा ।
कई कारणों से, कोई सितंबर के दौरान सुरक्षा का मूल्य जानना चाह सकता है। आप प्लॉट पॉइंट x Sep, या x 2 जो मौजूदा डेटा रेंज के भीतर दिखाई देते हैं, पर f (x) का मान निर्धारित करने के लिए एक रैखिक प्रक्षेप एल्गोरिथ्म का उपयोग कर सकते हैं।
इंटरपोल को एक्सट्रपलेशन के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए, जिससे कोई डेटा की ज्ञात सीमा के बाहर डेटा बिंदु का अनुमान लगा सके। स्टॉक के इतिहास का प्रतिनिधित्व करने वाले अधिकांश चार्ट वास्तव में व्यापक रूप से प्रक्षेपित होते हैं। रैखिक प्रतिगमन का उपयोग घटता बनाने के लिए किया जाता है जो लगभग किसी सुरक्षा की कीमत भिन्नता का प्रतिनिधित्व करता है। यहां तक कि अगर एक साल में किसी स्टॉक को मापने वाले चार्ट में साल के हर दिन के लिए डेटा बिंदु शामिल होते हैं, तो कोई भी कभी भी पूरे विश्वास के साथ नहीं कह सकता है कि स्टॉक को समय पर एक विशिष्ट समय में मूल्यवान माना जाएगा।
इंटरपोलेशन काफी सरल है, लेकिन इसमें सटीकता की कमी है। पुरातनता के बाद से मानव सभ्यताओं द्वारा प्रक्षेप का उपयोग किया गया है, विशेष रूप से मेसोपोटामिया और एशिया माइनर में प्रारंभिक खगोलविदों द्वारा अंतराल में भरने का प्रयास (खगोलविदों द्वारा सीमित होने के कारण खगोलविदों के लिए अवलोकन संभावनाएं)। जबकि ग्रहों के पिंडों की आवाजाही कई कारकों के अधीन है, वे अभी भी बेतहाशा रूपांतर, सार्वजनिक रूप से कारोबार किए गए शेयरों के अप्रत्याशित उतार-चढ़ाव की तुलना में प्रक्षेप के अवरोध के लिए बेहतर अनुकूल हैं। फिर भी, प्रतिभूतियों के विश्लेषण में शामिल डेटा के भारी पैमाने के साथ, मूल्य आंदोलनों के बड़े प्रक्षेप काफी अपरिहार्य हैं।
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