একনোমেট্রিক্সে আমরা বলব যে অ-স্বাভাবিকতা ক্লাসিকাল নরমাল লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির শর্ত লঙ্ঘন করে, অন্যদিকে ভিন্ন ভিন্নতা সিএনএলআর এবং ক্লাসিকাল লিনিয়ার রেগ্রেশন মডেলের উভয় অনুমানকে লঙ্ঘন করে।
তবে যারা "... ওএলএস লঙ্ঘন করে" বলে ন্যায্য: অर्डিনারি লেস্ট -স্কোয়্যারস নামটি গৌস থেকে সরাসরি এসেছে এবং এটি মূলত স্বাভাবিক ত্রুটিগুলি বোঝায় । অন্য কথায় "ওএলএস" হ'ল ন্যূনতম-স্কোয়ার অনুমানের সংক্ষিপ্ত বিবরণ নয় (এটি আরও সাধারণ নীতি এবং পদ্ধতির), তবে সিএনএলআর এর।
ঠিক আছে, এটি ছিল ইতিহাস, পরিভাষা এবং শব্দার্থবিদ্যা। আমি নীচে ওপি-র প্রশ্নের মূল বিষয়টি বুঝতে পেরেছি: "কেন আমরা আদর্শের প্রতি জোর দেওয়া উচিত, যদি আমরা যদি মামলার উপস্থিতি না থাকি তখন সমাধান খুঁজে পাই?" (কারণ CNLR অনুমানের হয় আদর্শ, অর্থে তারা চমৎকার অন্তত-বর্গক্ষেত্র মূল্নির্ধারক বৈশিষ্ট্য "বন্ধ-বালুচর" প্রদান, এবং মধ্যে asymptotic ফলাফল অবলম্বন করার প্রয়োজনীয়তা ছাড়া। এটিও স্মরণে রাখুন যে OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে সর্বোচ্চ সম্ভাবনা যখন ত্রুটি স্বাভাবিক হয় )।
আদর্শ হিসাবে, পাঠদান শুরু করার জন্য এটি ভাল জায়গা । আমরা সর্বদা যেকোন প্রকারের বিষয় শেখানোর ক্ষেত্রে এটিই করি: "সাধারণ" পরিস্থিতিগুলি হ'ল "আদর্শ" পরিস্থিতি, প্রকৃত জীবন ও বাস্তব গবেষণায় যে জটিলতাগুলির মুখোমুখি হয় সেগুলি মুক্ত এবং যার জন্য কোনও নির্দিষ্ট সমাধানের অস্তিত্ব নেই ।
এবং এটিই আমি ওপি'র পোস্টটি সম্পর্কে সমস্যাযুক্ত বলে মনে করি: তিনি দৃ standard় স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং বুটস্ট্র্যাপ সম্পর্কে লিখেছেন যেমন তারা "উচ্চতর বিকল্প", বা আলোচনার অধীনে উল্লিখিত অনুমানের অভাবের বুদ্ধিহীন সমাধান যার জন্য ওপি লিখেছেন
".. জনগণের সাথে সাক্ষাত করতে হবে না এমন বাধ্যবাধকতা"
কেন? কারণ পরিস্থিতি মোকাবিলার কিছু পদ্ধতি রয়েছে, এমন পদ্ধতিগুলির যেগুলির অবশ্যই কিছুটা বৈধতা আছে তবে তারা আদর্শ থেকে দূরে? বুটস্ট্র্যাপ এবং heteroskedasticity-শক্তসমর্থ মান ত্রুটি নয় সমাধান -if তারা প্রকৃতপক্ষে ছিলেন, তারা দৃষ্টান্ত হয়ে দাড়ায় হতো, CLR এবং CNLR ইতিহাস বই পাঠানো। কিন্তু তারা না।
সুতরাং আমরা অনুমানের সেট থেকে শুরু করি যা আমরা সেই প্রাক্কলনকারী বৈশিষ্ট্যগুলির গ্যারান্টি দেয় যেগুলি আমরা গুরুত্বপূর্ণ বলে বিবেচনা করেছি (এটি পছন্দসই হিসাবে মনোনীত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রকৃতপক্ষে অবশ্যই হওয়া উচিত কিনা তা অন্য আলোচনা), যাতে আমরা দৃশ্যমান রাখতে পারি যে তাদের কোনও লঙ্ঘন হয়েছে, এই অনুমানগুলির অনুপস্থিতি মোকাবেলায় আমরা যে পদ্ধতিগুলি পেয়েছি তার মাধ্যমে সম্পূর্ণরূপে অফসেট করা যায় না consequences "আমরা সত্যের দিকে আমাদের যাত্রা করতে পারি" - কারণ সহজভাবে, আমরা পারি না, এই ধারণাটি সত্যই বিপজ্জনক, বৈজ্ঞানিকভাবে বলার অপেক্ষা রাখে না।
সুতরাং, তারা কোনও সমস্যার অপূর্ণ সমাধান থেকে যায় , কোনও বিকল্প এবং / অথবা কিছু করার জন্য অবশ্যই সর্বোত্তম উপায় নয়। অতএব, আমাদের প্রথমে সমস্যা-মুক্ত পরিস্থিতিটি শিখতে হবে, তারপরে সম্ভাব্য সমস্যাগুলি দেখানো এবং তারপরে সম্ভাব্য সমাধানগুলি নিয়ে আলোচনা করা উচিত। অন্যথায়, আমরা এই সমাধানগুলি এমন স্থিতিতে উন্নীত করব যা তাদের সত্যিকারের নয়।