डिट्रेंड

एक डिट्रेंड क्या है?

एक डिट्रेंड में डेटा सेट से ट्रेंड के प्रभाव को हटाना शामिल होता है, केवल ट्रेंड से मूल्यों में अंतर दिखाने के लिए; यह चक्रीय और अन्य पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है। प्रतिगमन विश्लेषण और अन्य सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करके डिट्रेंडिंग किया जा सकता है । डिट्रेंडिंग नियतात्मक और स्टोकेस्टिक प्रवृत्तियों को हटाकर समय श्रृंखला डेटा का एक अलग पहलू दिखाता है।

डिट्रेंडिंग के सबसे आम उपयोगों में से एक डेटा सेट में है जो किसी प्रकार की समग्र वृद्धि दर्शाता है। डेटा को डिट्रेंड करने से आप किसी भी संभावित सबट्रेंड को देख पाएंगे, जो पूरे बोर्ड में वैज्ञानिक, वित्तीय, बिक्री और विपणन अनुसंधान के लिए अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हो सकता है।

डिट्रेंड कैसे काम करता है

अपने डेटा सेट से एक प्रवृत्ति को हटाने से आप उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और कई महत्वपूर्ण कारकों की पहचान कर सकते हैं। स्टॉक में किसी भी चक्रीय मूल्य में उतार-चढ़ाव की पहचान करने के लिए इस प्रकार के डिट्रेंडिंग का उपयोग ट्रेडिंग में किया जाता है, जिसका उपयोग तब समय की स्थिति में प्रवेश और निकास में मदद करने के लिए किया जा सकता है। एक डिट्रेंडेड प्राइस ऑसिलेटर (डीपीओ) एक सामान्य उपकरण है जो तकनीकी निवेशक और व्यापारी इस उद्देश्य के लिए उपयोग करेंगे। बिक्री और विपणन में भी डिट्रेंडिंग का उपयोग बिक्री में महीने-दर-महीने परिवर्तनों को उजागर करने के लिए किया जाता है, बिना समग्र मात्रा में ध्यान भंग किए।

जब कोई शोधकर्ता या अर्थशास्त्री किसी विशेष डेटा सेट का विरोध करता है, तो वे आम तौर पर एक पहलू को दूर करने के लिए ऐसा कर रहे हैं जो अंतिम परिणाम में किसी प्रकार की विकृति पैदा कर रहा है। आर्थिक मॉडल को प्रवृत्ति से अलग किया जा सकता है और फिर डेटा के बीच विभिन्न संबंधों का परीक्षण करने के लिए एक अन्य इनपुट चर के रूप में मॉडल में वापस जोड़ा जा सकता है।

डिट्रेंडिंग के प्रकार

डिट्रेंडेड प्राइस ऑसिलेटर्स से परे कई तरीके हैं जिनका इस्तेमाल डिट्रेंड करने के लिए किया जा सकता है, हालांकि उनमें से कुछ कहीं अधिक जटिल और उपयोग में मुश्किल हैं। बैक्सटर-किंग फ़िल्टर (केवल औसत प्रवृत्ति लाइनों को स्थानांतरित करने के लिए) और हॉड्रिक-प्रेस्कॉट फ़िल्टर (केवल एक विशेष समय श्रृंखला के चक्रीय घटकों के लिए) का उपयोग करते हुए, कुछ वैकल्पिक विकल्प द्विघात डिट्रेंडिंग हैं।

परियोजना के लिए कौन सी विधि सबसे अच्छी है और डेटा हाथ में कई व्यक्तिगत कारकों पर निर्भर करेगा, जिसमें अध्ययन के विशेष क्षेत्र और डेटा रैखिक रूप से सहसंबद्ध है या नहीं । तेजी से और कुशलता से डिट्रेंड करने का विकल्प अधिकांश सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर पैकेजों में शामिल है जो आज उपलब्ध हैं और व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं।

एक डिट्रेंड के लिए आवश्यकताएँ

डिट्रेंडिंग होने से पहले, उपयोग की जाने वाली सबसे उपयुक्त विधि को निर्धारित करने के लिए प्रवृत्ति के विशेष वर्ग की पहचान की जानी चाहिए। जबकि कई अलग-अलग प्रकार के रुझान हैं, वे आम तौर पर केवल दो अलग-अलग वर्गों के भीतर होते हैं। ये वर्ग नियतात्मक रुझान और स्टोकेस्टिक रुझान हैं।

नियतात्मक रुझान लगातार घटते या बढ़ते हैं, और स्टोकेस्टिक रुझान असंगत रूप से घटते या बढ़ते हैं। नियतात्मक प्रवृत्तियों को पहचानना और रोकना अक्सर आसान होता है क्योंकि वे थोड़े अधिक पूर्वानुमानित और विश्वसनीय होते हैं, लेकिन स्टोकेस्टिक प्रवृत्तियों से निपटने के तरीके भी हैं। प्रवृत्ति की पहचान, विशेष रूप से एक स्टोकेस्टिक प्रवृत्ति, एक व्यक्तिपरक अभ्यास हो सकती है और इसके परिणामस्वरूप मॉडलिंग और इससे निकाले गए निष्कर्ष या भविष्यवाणियां गलतियां हो सकती हैं।

##हाइलाइट

डिट्रेंडिंग होने से पहले, प्रवृत्ति के प्रकार की पहचान करने की आवश्यकता है।
एक डिट्रेंडेड प्राइस ऑसिलेटर, डिट्रेंडिंग प्राइस एक्शन का एक सामान्य तरीका है जो व्यापारियों द्वारा उपयोग किया जाता है।
आमतौर पर प्रवृत्तियों के दो वर्ग होते हैं: नियतात्मक और स्टोकेस्टिक। नियतात्मक रुझान लगातार और निरंतर वृद्धि और कमी दिखाते हैं, जबकि स्टोकेस्टिक रुझान बिना किसी स्थिरता के बढ़ते और घटते हैं।
डिट्रेंडिंग का उपयोग किसी विशेष डेटा सेट में अन्य पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है जो एक प्रवृत्ति प्रदर्शित करता है।