मुझे उम्मीद है कि यह पोस्ट करने के लिए यह सही जगह है, मैंने इसे संदेह पर पोस्ट करने पर विचार किया था, लेकिन मुझे लगता है कि वे सिर्फ यह कहेंगे कि अध्ययन सांख्यिकीय रूप से गलत था। मैं प्रश्न के फ्लिप पक्ष के बारे में उत्सुक हूं कि यह कैसे करना है।
वेबसाइट पर क्वांटिफाइड सेल्फ , लेखक ने समय से पहले और बाद में कॉफ़ी पीने से रोकते हुए उत्पादन के कुछ मीट्रिक के प्रयोग का परिणाम खुद पर मापा और तुलना की। परिणामों का मूल्यांकन प्रासंगिक रूप से किया गया था और लेखक का मानना था कि उनके पास इस बात का सबूत है कि समय श्रृंखला में बदलाव हुआ था और यह नीति में बदलाव (कॉफी पीने) से संबंधित था
यह मुझे याद दिलाता है कि अर्थव्यवस्था के मॉडल हैं। हमारे पास केवल एक अर्थव्यवस्था है (जिस पर हम फिलहाल ध्यान रखते हैं), इसलिए अर्थशास्त्री अक्सर अनिवार्य रूप से n = 1 प्रयोग कर रहे हैं। इस वजह से समय के साथ डेटा लगभग निश्चित रूप से autocorrelated है। आम तौर पर अर्थशास्त्री देख रहे हैं, फेड कहते हैं, क्योंकि यह एक नीति शुरू करता है और यह तय करने की कोशिश कर रहा है कि समय श्रृंखला बदल गई है, संभावित रूप से नीति के कारण।
यदि समय श्रृंखला डेटा के आधार पर बढ़ी या कम हुई है, तो यह निर्धारित करने के लिए उपयुक्त परीक्षण क्या है? मुझे कितने डेटा की आवश्यकता होगी? क्या उपकरण मौजूद हैं? मेरे शुरुआती गुग्लिंग ने मार्कोव स्विचिंग टाइम सीरीज़ मॉडल का सुझाव दिया है, लेकिन मेरे गुग्लिंग कौशल मुझे तकनीक के नाम के साथ कुछ भी करने में मदद करने में विफल हो रहे हैं।