বহির্বহন ক্যালকুলেটর

বহির্বহন হল পরিচিত ডেটা পরিসীমার বাইরে একটি পরিচিত মান ধারাবাহিকতা প্রসারিত করে অজানা মান অনুমান করার প্রক্রিয়া। এটি বিদ্যমান প্রবণতার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যৎ বা অতীতের মান পূর্বাভাস দিতে গাণিতিক মডেল ব্যবহার করে।

রৈখিক বহির্বহন বিদ্যমান ডেটা পয়েন্টের প্রবণতা প্রসারিত করতে একটি সরলরেখা ব্যবহার করে। এটি একটি ধ্রুব পরিবর্তন হার ধরে এবং সেরা কাজ করে যখন ডেটা একটি রৈখিক নমুনা অনুসরণ করে।

সূচকীয় বহির্বহন ধরে যে ডেটা তার বর্তমান মানের সমানুপাতী হারে বৃদ্ধি পায়, যার ফলে একটি বক্ররেখা তৈরি হয় যা ক্রমশ দ্রুত বাড়ে। এটি সাধারণত জনসংখ্যা বৃদ্ধি এবং চক্রবৃদ্ধি সুদ গণনার জন্য ব্যবহৃত হয়।

বহির্বহনের নির্ভুলতা নির্ভর করে নির্বাচিত মডেল ডেটাকে কতটা ভালোভাবে ফিট করে এবং আপনি পরিসীমিত পরিসীমার কত দূরে পূর্বাভাস দেন।

R² (নির্ধারণ গুণাংক) মাপে প্রতিগমন মডেল পরিসীমিত ডেটাকে কতটা ভালোভাবে ফিট করে। মান ০ থেকে ১-এর মধ্যে, যেখানে ১ নির্দেশ করে একটি নিখুঁত ফিট।

না। সমস্ত গণনা সম্পূর্ণরূপে আপনার ব্রাউজারে সম্পাদিত হয়। আপনার ডেটা কখনই আপনার ডিভাইস ছেড়ে যায় না, এবং আমরা আমাদের সার্ভারে কোনো ব্যক্তিগত তথ্য সংরক্ষণ করি না।