Table of Contents
তথ্য উপযুক্ত এবং রিগ্রেশনাল হচ্ছে তথ্য বিশ্লেষণ, পরিবর্তনের ক্ষেত্রে যে সমস্ত পদ্ধতি প্রয়োজন, তা হচ্ছে, পদ্ধতিগত ভাবে এই সব পদ্ধতি ব্যবহার করা হচ্ছে, যেমন PPy এবং SyPyPy-এর ব্যবহার করা। ব্যবহারকারীরা বাস্তব-বিশ্ব তথ্য-এর ক্ষেত্রে এই সমস্ত কাজ কার্যকর ভাবে তুলে ধরতে পারে।
Spy এবং Sciy দ্বারা লিনিয়ার রিসে সামঞ্জস্য
একটি সাধারণ উদাহরণে বলা যায়, আবাসন মূল্য এবং বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে মূল্য, অবস্থান, স্থান এবং অন্যান্য বিষয়ের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়।
NCPy ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য এবং লক্ষ্যের জন্য উপাত্ত তৈরী করা হয়েছে। syPi /FPy- র স্থিতিশীল কাজের জন্য, যেমন [FOPROPL], তথ্য বিশিষ্ট একটি সাইডবার মডেল, spithy, propertivent এবং প্রকৃত মানের মধ্যে ভুল ত্রুটির একটি সীমা নির্ধারণ করা হয়।
Trendende বিশ্লেষণের জন্য পলিনোম রিগ্রেশন
উদাহরণস্বরূপ, সময়ের সঙ্গে সঙ্গে ব্যাকটেরিয়ার বৃদ্ধিকে বিশ্লেষণ করার জন্য হয়তো কোনো কোয়ারাটিক বা ঘনকীয় পঞ্চমতাকে উপযুক্ত করে তুলতে পারে ।
NCP [FLT] [FLT] তথ্যের জন্য নির্ধারিত ডিগ্রি নির্ভুলতার মান প্রযোজ্য । এর ফলে PRONECTECT APP এর মান নির্ধারণ করা যাবে অথবা তথ্যের মধ্যে যে প্রবণতা রয়েছে, তা বুঝতে হলে ভবিষ্যতে ব্যবহৃত হবে ।
বৈজ্ঞানিক তথ্যতে বক্ররেখাShoration সমার্থক
বৈজ্ঞানিক গবেষণাগুলো প্রায়ই তথ্য উৎপন্ন করে, যা ব্যাখ্যা করার জন্য উপযুক্ত ।
Sci' [FLT:] [FLT] ফাংশনটি ডাটার জন্য উপযুক্ত মানের মডেল নির্ধারণ করে । ব্যবহারকারী একটি মডেল ফাংশন নির্ধারণ করে এবং লাইব্রেরি হিসাব করে যে পরীক্ষাকৃত তথ্য সর্বোত্তমভাবে প্রস্তুত করা হয় ।
অ্যাপ্লিকেশনের সংক্ষিপ্ত বিবরণ
- দামের পূর্বাভাস
- বৃদ্ধির ধারা বিশ্লেষণ
- রেডিও- সক্রিয় করা অনুকরণের মডেল
- অর্থনৈতিক উপাত্ত বিশ্লেষণ
- বায়োলজিক্যাল তথ্য ব্যাখ্যা