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बहुपद ट्रेंडिंग परिभाषा

एल्गोरिथम ट्रेडिंग : बहुपद ट्रेंडिंग परिभाषा
बहुपद प्रवृत्ति क्या है?

बहुपद ट्रेंडिंग डेटा में एक पैटर्न का वर्णन करता है जो घुमावदार है या एक सीधा रैखिक प्रवृत्ति से टूटता है। यह अक्सर डेटा के एक बड़े सेट में होता है जिसमें कई उतार-चढ़ाव होते हैं। जैसे-जैसे अधिक डेटा उपलब्ध होता है, रुझान अक्सर कम रैखिक हो जाते हैं, और एक बहुपद प्रवृत्ति अपना स्थान ले लेती है। घुमावदार प्रवृत्ति लाइनों वाले रेखांकन आमतौर पर एक बहुपद प्रवृत्ति को दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है।

प्रकृति में बहुपद है कि डेटा आमतौर पर द्वारा वर्णित है

y = a + xnwhere: a = interceptx = व्याख्यात्मक वैरबलीन = बहुपद की प्रकृति (जैसे चुकता, घिसा हुआ, आदि।) \ start {align} & y = a + x ^ n \\ and \ textbf {जहाँ:। } \\ & a = \ text {अवरोधन} \\ & x = \ text {व्याख्यात्मक चर} \\ & n = \ पाठ {बहुपद की प्रकृति (जैसे चुकता, घिसा, आदि।)} \\ का अंत {गठबंधन। } Y = a + xnwhere: a = interceptx = व्याख्यात्मक चर = बहुपद की प्रकृति (जैसे चुकता, शावक, आदि)।

बहुपद ट्रेंडिंग की मूल बातें

बड़े डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण अधिक सामान्य और उपयोग में आसान होते जा रहे हैं; कई सांख्यिकीय पैकेज अब नियमित रूप से उनके विश्लेषण के हिस्से के रूप में बहुपद प्रवृत्ति लाइनों को शामिल करते हैं। चर को रेखांकन करते समय, विश्लेषक इन दिनों आम तौर पर अपने डेटा का वर्णन करने के लिए छह सामान्य प्रवृत्ति लाइनों या रजिस्टरों में से एक का उपयोग करते हैं। इन रेखांकन में शामिल हैं:

  • रैखिक
  • लघुगणक
  • बहुपद
  • शक्ति
  • घातीय
  • चलती औसत

इन मापदंडों में से प्रत्येक में अंतर्निहित डेटा के गुणों के आधार पर अलग-अलग लाभ हैं। गणित में, एक बहुपद एक अभिव्यक्ति है जिसमें चर (जिसे अनिश्चितता भी कहा जाता है) और गुणांक शामिल होते हैं जिसमें केवल परिवर्धन, घटाव, गुणन और चर के गैर-नकारात्मक पूर्णांक घातांक शामिल होते हैं।

बहुपत्नी गणित और विज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों में दिखाई देते हैं। उदाहरण के लिए, उन्हें बहुपद समीकरण बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, जो प्राथमिक शब्द समस्याओं से लेकर विज्ञान में जटिल समस्याओं तक की एक विस्तृत श्रृंखला को कूटबद्ध करता है। उनका उपयोग बहुपद कार्यों को परिभाषित करने के लिए किया जाता है, जो बुनियादी रसायन विज्ञान और भौतिकी से लेकर अर्थशास्त्र और सामाजिक विज्ञान तक की सेटिंग्स में दिखाई देते हैं।

उनका उपयोग पथरी और संख्यात्मक विश्लेषण में भी अन्य कार्यों के लिए किया जाता है। उन्नत गणित में, बहुपद का उपयोग बहुपद के छल्ले और बीजगणितीय किस्मों, बीजगणित और बीजगणितीय ज्यामिति में केंद्रीय अवधारणाओं का निर्माण करने के लिए किया जाता है।

बहुपद ट्रेंडिंग डेटा का वास्तविक विश्व उदाहरण

उदाहरण के लिए, बहुपद ट्रेंडिंग उस ग्राफ पर स्पष्ट होगा जो एक नए उत्पाद के लाभ और उत्पाद उपलब्ध होने के वर्षों के बीच संबंध दिखाता है। ग्राफ की शुरुआत के करीब प्रवृत्ति बढ़ने की संभावना है, बीच में चोटी और फिर अंत में नीचे की ओर प्रवृत्ति। यदि कंपनी अपने जीवन चक्र में देर से उत्पाद को संशोधित करती है, तो हम इस प्रवृत्ति को खुद को दोहराने की उम्मीद करेंगे।

इस प्रकार का चार्ट, जिसमें ग्राफ पर कई तरंगें होंगी, को एक बहुपदीय प्रवृत्ति माना जाएगा। इस तरह के बहुपद ट्रेंडिंग का एक उदाहरण नीचे दिए गए उदाहरण चार्ट में देखा जा सकता है:

बहुपद डेटा। Investopedia
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संबंधित शर्तें

रैखिक संबंधों को समझना एक रैखिक संबंध (या रैखिक संबंध) एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग चर और स्थिर के बीच सीधे आनुपातिक संबंध का वर्णन करने के लिए किया जाता है। अधिक कैसे कम से कम वर्ग मानदंड विधि काम करता है कम से कम वर्ग मानदंड उस डेटा को दर्शाने के लिए एक पंक्ति की सटीकता को मापने का एक तरीका है जो इसे उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया गया था। यही है, सूत्र सबसे अच्छा फिट की रेखा निर्धारित करता है। अधिक कैसे कम से कम वर्ग विधि काम करता है कम से कम वर्ग विधि एक मॉडल के लिए सबसे अच्छा फिट की रेखा निर्धारित करने के लिए एक सांख्यिकीय तकनीक है, जिसमें कुछ मापदंडों के साथ निर्दिष्ट डेटा द्वारा निर्दिष्ट है। अधिक कैसे एकाधिक रैखिक प्रतिगमन काम करता है कई रैखिक प्रतिगमन (एमएलआर) एक सांख्यिकीय तकनीक है जो प्रतिक्रिया चर के परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए कई व्याख्यात्मक चर का उपयोग करती है। अवशिष्ट मानक विचलन कैसे काम करता है। अवशिष्ट मानक विचलन एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग अवलोकन मूल्यों के मानक विचलन में अंतर का वर्णन करने के लिए किया जाता है। अधिक कैसे वर्गों का योग सांख्यिकीय तकनीक काम करती है वर्गों का योग एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग प्रतिगमन विश्लेषण में उनके औसत मूल्य से डेटा बिंदुओं के फैलाव को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। एक प्रतिगमन विश्लेषण में, लक्ष्य यह निर्धारित करना है कि डेटा श्रृंखला को एक फ़ंक्शन पर कितनी अच्छी तरह से फिट किया जा सकता है जो यह समझाने में मदद कर सकता है कि डेटा श्रृंखला कैसे उत्पन्न हुई थी। अधिक साथी लिंक
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