পরিসংখ্যান অনুমানের পরীক্ষায় নাল হাইপোথিসিস প্রায়শই রূপ নেয় (কমপক্ষে আমি যে বইগুলি পড়েছি তার মধ্যে): বা
এটি কি কেবল একটি কনভেনশন যে তে বন্ধ রয়েছে? নাকি অন্য কোন কারণ আছে?
পরিসংখ্যান অনুমানের পরীক্ষায় নাল হাইপোথিসিস প্রায়শই রূপ নেয় (কমপক্ষে আমি যে বইগুলি পড়েছি তার মধ্যে): বা
এটি কি কেবল একটি কনভেনশন যে তে বন্ধ রয়েছে? নাকি অন্য কোন কারণ আছে?
উত্তর:
যদি খোলা / বন্ধ করে আপনি বোঝাতে চান বনাম , তবে এটি একটি ধারাবাহিক ডোমেনে থাকে তাতে কোনও পার্থক্য হয় না। একটি ক্রমাগত পিডিএফ ডোমেইন সংজ্ঞায়িত বিবেচনা করুন থেকে । অবিচ্ছেদ্য উপর অবিচ্ছেদ্য তার বেশি বয়সের জন্য সমান হবে কারণ একটি একক বিন্দু উপর অবিচ্ছেদ্য শূন্য, তাই integrand থেকে পয়েন্ট কোন ধর্তব্য সেট ব্যতীত এ সব এর মান পরিবর্তন করবে না।
এখন, কিছু দর্শনের দিকে: সাধারণত, আমাদের নাল অনুমানটি হয় এমন একটি দাবী যে কিছু জনসংখ্যার প্যারামিটার চিকিত্সা জুড়ে একই, বা পরামিতিগুলি একে অপরের কিছু সংজ্ঞায়িত সহনশীলতার মধ্যে রয়েছে। যেহেতু আমরা এই সহনশীলতাটি স্থির করছি, তাই এটি একটি বদ্ধ সেট দ্বারা এটি সংজ্ঞায়িত করা বোধগম্য হবে, যেখানে সেটটি সর্বাধিক সহনশীলতা পর্যন্ত বন্ধ রয়েছে, যেমন যেখানে সর্বাধিক অনুমতিযোগ্য সহনশীলতার সংজ্ঞা দেয়। যেহেতু সর্বাধিক অনুমোদিতযোগ্য সহনশীলতার প্রতি আমরা আমাদের অনুমানকে প্যারামিটারাইজেশন করছি , তাই এখানে বদ্ধ চিহ্নটি ব্যবহার করা বোধগম্য। তবে, উপরে বর্ণিত হিসাবে, এই অনুমানটি , তবে ব্যাখ্যাটি এখন :এখন প্যারামিটারের ন্যূনতম প্রত্যাখ্যান মানকে বোঝায়, সুতরাং অনুমোদিত সহনশীলতা অসীম কাছাকাছি হলেও সমান নয় । আমি মনে করি আপনি সম্মত হবেন যে প্যারামিটার মানগুলির অনুমোদিত পরিসীমা সম্পর্কে শ্রদ্ধার সাথে নাল হাইপোথিসিসটি সংজ্ঞায়িত করার জন্য এটি সাধারণত ব্যাখ্যার উদ্দেশ্যে আরও বেশি অর্থবোধ করে।
যদি আপনি বদ্ধ বনাম খোলা দ্বারা আলাদা কিছু বোঝাতে চেয়েছিলেন (সম্ভবত আপনি এটি কিছু প্রযুক্তিগত টপোলজিকাল অর্থে বলতে চেয়েছিলেন যা আমি মিস করেছি), দয়া করে বিশদ দিন।