د سټاک تحلیل په شرایطو کې تنظیم شوي نرخونه څه دي، او ولې دوی د ریګریشن تحلیل کې کارول کیږي؟
تعدیل شوي نرخونه، د سټاک تحلیل په شرایطو کې، د سټاک قیمتونو ته مراجعه کوي چې د ځینو فکتورونو، لکه د سټاک ویش، ونډې، یا نور کارپوریټ عملونو حساب کولو لپاره تعدیل شوي. دا تعدیلات د دې لپاره رامینځته شوي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې نرخونه د سټاک اصلي ارزښت په سمه توګه منعکس کوي او د تحلیل او ماډلینګ اهدافو لپاره خورا معتبر نمایش چمتو کوي.
د ریګریشن تحلیل کې د تعدیل شوي نرخونو کارولو لپاره یو عام دلیل د سټاک ویش اغیزو حساب کول دي. د سټاک ویش هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو شرکت پریکړه کوي چې خپل موجوده ونډې په څو ونډو ویشي. د مثال په توګه، د 2 لپاره د 1 سټاک ویش به پایله ولري چې هر موجوده ونډې په دوه ونډو ویشل کیږي. د ویشلو په پایله کې، د هرې ونډې قیمت نیمایي کیږي. په هرصورت، د پانګې اچونې ټول ارزښت ورته پاتې دی.
کله چې د ریګریشن تحلیل ترسره کول، دا مهمه ده چې د تاریخي نرخ ډاټا باندې د سټاک ویش اغیزې په پام کې ونیسئ. که چیرې د خام قیمت ډیټا پرته له کوم تعدیل څخه وکارول شي ، تحلیل ممکن تخریب او غلط وي. د تعدیل شوي نرخونو په کارولو سره ، د سټاک ویش اغیزې له مینځه وړل کیږي ، د متغیرونو ترمینځ د اړیکو ډیر دقیق تحلیل ته اجازه ورکوي.
د ریګریشن تحلیل کې د تنظیم شوي نرخونو کارولو بل دلیل د ونډې اغیزې حساب کول دي. ونډې هغه تادیات دي چې د شرکت لخوا د هغې شریکانو ته د ګټې د ویش په توګه ورکول کیږي. کله چې د ونډې تادیه کیږي، د ونډې نرخ عموما د ونډې مقدار کمیږي. په نرخ کې دا کمښت کولی شي په تحلیل باندې اغیزه ولري که چیرې د خام نرخ ډاټا کارول کیږي.
د تعدیل شوي نرخونو په کارولو سره ، د ونډې اغیزې په پام کې نیول کیږي ، دا ډاډ ترلاسه کوي چې تحلیل د دې تادیاتو لخوا متعصب نه دی. دا په ځانګړې توګه مهم دی کله چې د اوږدې مودې رجحاناتو تحلیل یا د وړاندوینې ماډلینګ ترسره کول، ځکه چې د ونډې اغیزې د وخت په تیریدو سره د پام وړ کیدی شي.
د سټاک ویش او ونډې سربیره، ممکن نور کارپوریټ فعالیتونه یا پیښې وي چې کولی شي د سټاک قیمت اغیزه وکړي. پدې کې ادغام، استملاک، سپن آف، یا د سټاک پیرو بیکونه شامل دي. تعدیل شوي نرخونه د دې پیښو حساب ورکولو لپاره کارول کیږي او د سټاک اصلي ارزښت خورا دقیق نمایش چمتو کوي.
د تعدیل شوي نرخونو محاسبه کولو لپاره ، مختلف میتودونه کارول کیدی شي ، د ځانګړو شرکتونو کړنو او پیښو پورې اړه لري. د مثال په توګه، کله چې د سټاک ویش لپاره تنظیم کول، تاریخي نرخونه د ویشلو تناسب لخوا ویشل شوي ترڅو د ونډو نوي شمیر منعکس کړي. کله چې د ونډې لپاره تعدیل کیږي، تاریخي نرخونه د ونډې مقدار سره کمیږي.
د سټاک تحلیل کې تنظیم شوي نرخونه هغه نرخونو ته اشاره کوي چې د سټاک ویشلو، ونډې، او نورو کارپوریټ عملونو لپاره حساب ته بدل شوي. دا تعدیلات د ریګریشن تحلیل کې مهم دي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې تحلیل د دې فکتورونو لخوا متعصب نه دی. د تعدیل شوي نرخونو په کارولو سره ، د سټاک ویش او ونډې اغیزې له مینځه وړل کیږي ، د سټاک اصلي ارزښت خورا دقیق نمایش چمتو کوي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه:
- په خطي ریګریشن کې د b پیرامیټر څنګه محاسبه کیږي (د غوره مناسب لاین y-مداخله)؟
- مالتړ ویکتورونه د SVM د پریکړې حد په ټاکلو کې څه رول لوبوي، او د روزنې پروسې په جریان کې دوی څنګه پیژندل کیږي؟
- د SVM اصلاح کولو په شرایطو کې، د وزن ویکتور 'w' او تعصب 'b' اهمیت څه دی، او دوی څنګه ټاکل کیږي؟
- د SVM پلي کولو کې د `visualize` میتود هدف څه دی، او دا څنګه د ماډل فعالیت په پوهیدو کې مرسته کوي؟
- د SVM پلي کولو کې د وړاندوینې میتود څنګه د نوي ډیټا نقطې طبقه بندي ټاکي؟
- د ماشین زده کړې په شرایطو کې د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) لومړنۍ موخه څه ده؟
- څنګه کولی شي کتابتونونه لکه scikit-learn په Python کې د SVM طبقه بندي پلي کولو لپاره وکارول شي، او کلیدي دندې څه دي؟
- د محدودیت اهمیت تشریح کړئ (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) په SVM اصلاح کې.
- د SVM اصلاح کولو ستونزې هدف څه دی او دا څنګه په ریاضي ډول جوړ شوی؟
- په SVM کې د ټاکل شوي فیچر طبقه بندي څنګه د پریکړې فنکشن په نښه پورې اړه لري (متن{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/MLP ماشین زده کړه کې د Python سره وګورئ