Surrogate data testing
سروگیٹ ڈیٹا ٹیسٹنگ (یا سروگیٹ ڈیٹا کا طریقہ) متضاد تکنیک کے ذریعے ایک شماریاتی ثبوت ہے جو کہ پرموٹیشن ٹیسٹ اور پیرامیٹرک بوٹ اسٹریپنگ کی طرح ہے۔ یہ ٹائم سیریز میں غیر لکیری کا پتہ لگانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اس تکنیک میں ایک لکیری عمل کو بیان کرنے والے کالعدم مفروضے کی وضاحت کرنا اور پھر مونٹی کارلو طریقوں کے استعمال کے مطابق کئی سروگیٹ ڈیٹا سیٹ تیار کرنا شامل ہے۔ اس کے بعد اصل ٹائم سیریز اور تمام سروگیٹ سیٹ کے لیے ایک امتیازی اعدادوشمار کا حساب لگایا جاتا ہے۔ اگر اعداد و شمار کی قیمت اصل سیریز کے لیے سروگیٹ سیٹ کے مقابلے میں نمایاں طور پر مختلف ہے، تو کالعدم مفروضہ مسترد کر دیا جاتا ہے اور غیر لکیری فرض کی جاتی ہے۔ استعمال کیا جانے والا مخصوص سروگیٹ ڈیٹا ٹیسٹنگ کا طریقہ براہ راست کالعدم مفروضے سے متعلق ہے۔ عام طور پر یہ مندرجہ ذیل سے ملتا جلتا ہے: ڈیٹا ایک اسٹیشنری لکیری سسٹم کا احساس ہے، جس کی آؤٹ پٹ کو ممکنہ طور پر یکسوئی سے بڑھتے ہوئے ممکنہ طور پر غیر لکیری (لیکن جامد) فنکشن کے ذریعے ماپا گیا ہے۔ یہاں لکیری کا مطلب ہے کہ ہر قدر لکیری طور پر ماضی کی اقدار پر یا کچھ آزاد یکساں طور پر تقسیم شدہ (یعنی) موجودہ اور ماضی کی اقدار پر منحصر ہے۔ عمل، عام طور پر گوسیئن بھی۔ یہ کہنے کے مترادف ہے کہ یہ عمل اے آر ایم اے قسم کا ہے۔ بہاؤ (مسلسل نقشہ سازی) کے معاملے میں، نظام کی لکیری کا مطلب یہ ہے کہ اس کا اظہار لکیری تفریق مساوات کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔ اس مفروضے میں، جامد پیمائش فنکشن وہ ہے جو صرف اپنی دلیل کی موجودہ قدر پر منحصر ہے، نہ کہ ماضی پر۔ طریقے سروگیٹ ڈیٹا تیار کرنے کے لیے بہت سے الگورتھم تجویز کیے گئے ہیں۔ انہیں عام طور پر دو گروپوں میں درجہ بند کیا جاتا ہے: عام احساسات: ڈیٹا سیریز اصل ڈیٹا میں اچھی طرح سے فٹ ماڈل کے آؤٹ پٹ کے طور پر تیار کیے جاتے ہیں۔ محدود احساسات: ڈیٹا سیریز براہ راست اصل ڈیٹا سے بنائے جاتے ہیں، عام طور پر اس کی کچھ مناسب تبدیلی کے ذریعے۔ سروگیٹ ڈیٹا کے آخری طریقے کسی خاص ماڈل پر منحصر نہیں ہوتے، نہ ہی کسی پیرامیٹر پر، اس طرح وہ غیر پیرامیٹرک طریقے ہیں۔ یہ سروگیٹ ڈیٹا کے طریقے عام طور پر اصل سیریز کے لکیری ڈھانچے کو محفوظ رکھنے پر مبنی ہوتے ہیں (مثال کے طور پر، آٹوکوریلیشن فنکشن کو محفوظ رکھ کر، یا اس کے مساوی پیریڈوگرام، نمونہ سپیکٹرم کا تخمینہ)۔ محدود احساسات کے طریقوں میں، سب سے زیادہ وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والے (اور اس طرح اسے کلاسیکی طریقے کہا جا سکتا ہے) یہ ہیں: الگورتھم 0، یا آر ایس (بے ترتیب شفل کے لیے): نیا ڈیٹا صرف اصل سیریز کے بے ترتیب تغیرات کے ذریعے بنایا جاتا ہے۔ یہ تصور ترتیبی ٹیسٹوں میں بھی استعمال ہوتا ہے۔ تغیرات اصل سیریز کی طرح طول و عرض کی تقسیم کی ضمانت دیتے ہیں، لیکن کسی بھی عارضی ارتباط کو تباہ کرتے ہیں جو اصل ڈیٹا میں ہو سکتا ہے۔ یہ طریقہ اعداد و شمار کے غیر متعلقہ یعنی ڈی شور (ممکنہ طور پر گوسیئن اور جامد غیر لکیری فنکشن کے ذریعے ماپا جاتا ہے) کے صفر مفروضے سے وابستہ ہے۔ الگورتھم 1، یا آر پی (بے ترتیب مراحل کے لیے ؛ جسے ایف ٹی کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، فورئیر ٹرانسفارم کے لیے): سیریز کے لکیری ارتباط (پیریڈوگرام) کو محفوظ رکھنے کے لیے، سروگیٹ ڈیٹا کو نئے (یکساں طور پر بے ترتیب) مراحل کے ساتھ اصل ڈیٹا کے فورئیر ٹرانسفارم کے ماڈیولز کے الٹا فورئیر ٹرانسفارم کے ذریعے بنایا جاتا ہے۔ اگر سروگیٹس حقیقی ہونے چاہئیں، تو فورئیر مراحل ڈیٹا کی مرکزی قدر کے حوالے سے اینٹیسیمیٹرک ہونے چاہئیں۔ الگورتھم 2، یا اے اے ایف ٹی (ایمپلیٹیوڈ ایڈجسٹڈ فورئیر ٹرانسفارم کے لیے): اس طریقہ کار میں تقریبا پچھلے دو طریقوں کے فوائد ہیں: یہ لکیری ڈھانچے اور ایمپلیٹیوڈ کی تقسیم دونوں کو محفوظ رکھنے کی کوشش کرتا ہے۔ یہ طریقہ ان مراحل پر مشتمل ہے: ڈیٹا کو گاؤسی تقسیم (گاؤسیانائزیشن) تک بڑھانا۔ نئے ڈیٹا کی آر پی تبدیلی انجام دینا۔ آخر میں پہلے والے کے الٹا تبدیلی کرنا (ڈی-گوسیانائزیشن)۔ اس طریقہ کار کی خرابی واضح طور پر یہ ہے کہ آخری مرحلہ کسی حد تک لکیری ساخت کو تبدیل کرتا ہے۔ تکراری الگورتھم 2، یا آئی اے اے ایف ٹی (تکراری طول و عرض ایڈجسٹڈ فورئیر ٹرانسفارم کے لیے): یہ الگورتھم اے اے ایف ٹی کا تکراری ورژن ہے۔ مراحل اس وقت تک دہرائے جاتے ہیں جب تک کہ آٹوکوریلیشن فنکشن کافی حد تک اصل سے مماثل نہ ہو، یا جب تک کہ طول و عرض میں کوئی تبدیلی نہ ہو۔ سروگیٹ ڈیٹا کے بہت سے دوسرے طریقے تجویز کیے گئے ہیں، جن میں سے کچھ اصل کے قریب آٹو کوریلیشن حاصل کرنے کے لیے اصلاح پر مبنی ہیں، کچھ ویولیٹ ٹرانسفارم پر مبنی ہیں اور کچھ کچھ قسم کے غیر مستحکم ڈیٹا سے نمٹنے کے قابل ہیں۔ مذکورہ بالا تکنیکوں کو لکیری سروگیٹ طریقے کہا جاتا ہے، کیونکہ وہ ایک لکیری عمل پر مبنی ہوتے ہیں اور لکیری نیل مفروضے کو حل کرتے ہیں۔ وسیع پیمانے پر، یہ طریقے بے قاعدہ اتار چڑھاؤ (قلیل مدتی تغیرات) کو ظاہر کرنے والے اعداد و شمار کے لیے مفید ہیں اور اس طرح کے رویے کے ساتھ اعداد و شمار حقیقی دنیا میں بہت زیادہ ہیں۔ تاہم، ہم اکثر اعداد و شمار کا مشاہدہ واضح وقتا فوقتا کرتے ہیں، مثال کے طور پر، سالانہ سن اسپاٹ نمبر، الیکٹروکارڈیوگرام (ای سی جی) وغیرہ۔ مضبوط دورانیے کی نمائش کرنے والے ٹائم سیریز واضح طور پر لکیری نیل مفروضوں کے مطابق نہیں ہیں۔ اس معاملے سے نمٹنے کے لیے، کچھ الگورتھم اور کالعدم مفروضے تجویز کیے گئے ہیں۔ ری سیمپلنگ (شماریات) پرموٹیشن ٹیسٹ حوالہ جات غیر لکیری ٹائم سیریز تجزیہ شماریاتی ٹیسٹ بھی دیکھیں۔