 । । । by the end of this video, । । । । । By the end of this video, । । अपने लेस आपको एक बेस प्रवाइद करती है, के इंदिपनेट वेरियबल के चैंज से दीपनेट में कितनी चैंज आरही है, number 2, के कोन सी चैंजज़ है, जो मडल अबजर नहीं कर है, जिन को हम अरर में दिसकस करते है, के जो आपका अरर है, उसका नमबर कितना है, और उस और अच्छी अस्टिमेश्ट है, लिक अफिषेंट है, निसको हम ने बलू में दिसकस किया था, के बैस्ट, लिन्यर, और आन बाइस्ट अस्टिमेटर को हम उस में दिसकस करते है, और उस एक जब बैस्ट प्रवाइट करते है कि देन हम उस से अद्वान्स टेकनिक्ष ते जाएंगे, जिन में, अद्वान्ट चीज फोती होती है, के ताम सीरिज में हम कोन-कोन सी चीजों को दिसकस कर सकते है, और ताम सीरिज में जो बेसिक आपकी चीज होती है, यो आपको बताया था, के over different time period आप देटा कुलेक्ट करते है, और देटा जब कुलेक्ट करते है, तो देटा जो है वो आपका random number होता है, वो आप उसको प्रटिक्ट नहीं कार सकते है, सबसीकली like in the studies of business, in the studies of management sciences, and many of the economic variables, वी आर अनेबल तो प्रटेक, like the trend, specifically in a financial econometric, अं अगन में अगन सब ब प्रटेक, या आप इस शटाक इडिया है, आप उसको एक अगन मीं लिया होता है, अगन मीं एक लिए वाक लिया कर लिए है, वो इस भी आ कि आपको डेटा कुलेक् कर टेटा है, और स्वछ्छनी जब हम च्टोक मर्गट को पटिक्त करते हैं तो हम्यारे पास प्यट अपन न्फमेशें नहीं होती के नख्ष्ट वेलिय। यह दिक्रीईज होगी अगर हम प्रटिक्त कर सके अगर नख्ट यह नख्ट वेलिय। यह अगर यह न्टिक्रीईज तो हर बन्दा मिल्यन से बिल्यन में चला जगागा और बिल्यन वाला त्रिल्यन में चला जगागा इसली हम फिनेंच्यल इकानो मैट्टिक्स में मुस्त आप दा सीरीज आसी है, यंको प्रटिक्त नहीं कास चक्तें अगर कोरिलेट कार गी हैं अगर कोरिलेट खार हीं, अगर कोरिलेट कार इहीं आप अगर सीरीज में आप वगें अगर अगर आप पाजच्य्टीव अखर अगर अगर एक नहीं चारेलेग लयागाग. ۂ 2omniaar  successive ۉ ۮ ۻ ۵ ۶ ۲ ۼ ۶ ۶ ۵ ۸ ۷ ۪ ۶ ۪ ۶ ۶ инг ۃ ۮ ۩ ੏ ती is your time, if for year 1, तो आप इसको y1 is equal to T minus 1, and T is 1, तो आप के पास y naught अजेगा, plus error term. In the same pattern, आप y2 लेसकते है, y2 is equal to like y1, because T minus 1, and T minus 1, 2 minus 1 is equal to 1, plus mu2, which is mu1 plus mu2. इस में क्या कते है, के हम जुही लेग चेज करते जाएंगे, आप की वेलिव चेज होती जाएगी, और आप देखनेंगे पैली वेलिव पिचली के साथ को लेट कर रही है, या नहीं, plus हमारे पास एक error term आजेगा, और error term को हम sum करेगे, तो वो overall model में जितनी variation है, जितनी unexplained variation है plus sum of error term आजेगा ता है, जिसे हम पडिक का सकते है, के यहां पर random walk है model में, या random walk नहीं है