ইডিএ-তে বাইয়েশিয়ান এবং ঘন ঘন পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে কি?

Question

খুব সহজ ভাষায়: এক্সপ্লোরার ডেটা বিশ্লেষণে বায়েশিয়ান এবং ফ্রিকোয়ালিস্ট পদ্ধতির মধ্যে কোনও পার্থক্য রয়েছে কি?

আমি জানি যে ইডিএ পদ্ধতিতে কোনও হিস্টোগ্রাম হিস্টোগ্রাম, একটি স্কিটারপ্লট একটি স্ক্র্যাটারপ্লট ইত্যাদি, বা ইডিএ কীভাবে শেখানো হয় বা উপস্থাপন করা হয় তার মধ্যে পার্থক্যের উদাহরণ আমি খুঁজে পাইনি (এ। জেলম্যানের একটি বিশেষতাত্ত্বিক কাগজ উপেক্ষা করে) । পরিশেষে, আমি CRAN- র দিকে তাকালাম, সমস্ত কিছুর প্রয়োগের সালিস: বায়সিয়ান পদ্ধতির জন্য উপযুক্ত প্যাকেজগুলি আমি খুঁজে পাইনি। তবে আমি ভেবেছিলাম সিভিতে এমন কিছু লোক থাকতে পারে যারা এই বিষয়ে আলোকপাত করতে পারে।

কেন পার্থক্য থাকতে হবে?

নতুনদের জন্য:

1. যথাযথ পূর্ববর্তী বিতরণগুলি শনাক্ত করার সময়, কেউ কি এটিকে চাক্ষুষভাবে তদন্ত করতে পারে না?
2. ডেটা সংক্ষিপ্ত করে এবং ঘন ঘনবাদী বা বায়সিয়ান মডেলটি ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়ার সময়, ইডিএকে কোন দিকে যাওয়ার পরামর্শ দেওয়া উচিত নয়?
3. মিশ্রণের মডেলগুলি কীভাবে পরিচালনা করতে হয় সে সম্পর্কে দুটি পদ্ধতির খুব স্পষ্ট পার্থক্য রয়েছে। জনসংখ্যার মিশ্রণ থেকে একটি নমুনা সম্ভবত আসে তা সনাক্ত করা চ্যালেঞ্জিং এবং মিশ্রণের পরামিতিগুলি অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত পদ্ধতিটির সাথে সরাসরি সম্পর্কিত।
4. উভয় পন্থা স্টোকাস্টিক মডেলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে এবং মডেল নির্বাচন তথ্য বোঝার দ্বারা চালিত হয়। আরও জটিল ডেটা বা আরও জটিল মডেলগুলির ইডিএতে আরও সময় প্রয়োজন। স্টোকাস্টিক মডেল বা উত্পন্ন প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে এই জাতীয় পার্থক্যের সাথে, ইডিএ ক্রিয়াকলাপগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে, তাই বিভিন্ন স্টোকাস্টিক পদ্ধতির দ্বারা পৃথক হওয়া উচিত নয়?

নোট 1: আমি "শিবির" উভয়েরই দর্শনের সাথে উদ্বিগ্ন নই - আমি কেবল আমার ইডিএ টুলকিট এবং পদ্ধতিগুলির যে কোনও ফাঁকগুলি সমাধান করতে চাই।

Answer 1

আমার মনে, বেয়েস বনাম ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘনিবাদক আনুষ্ঠানিক অনুমান সম্পর্কে এবং অনুসন্ধানী ডেটা বিশ্লেষণও নয়।

অবশ্যই, যখন মডেল মূল্যায়ন / ধার্মিকতা-মানানসই এবং সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণের কথা আসে, যেখানে আমি আপনার পয়েন্টগুলি (1), (3) এবং (4) শ্রেণিবদ্ধ করতাম, তবে কীভাবে এগিয়ে যাবে তার মধ্যে পার্থক্য থাকবে, তবে কারণ দর্শনের চেয়ে বিশ্লেষণ এবং গণ্য পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্যের প্রকৃতি।

আপনার (২) সম্পর্কিত, আমি সাধারণত ইডিএর ফলাফলগুলি আপনাকে বায়েশিয়ান বা ফলস্রষ্টবাদী পদ্ধতির দিকে ইঙ্গিত হিসাবে দেখি না, বরং আমি মনে করি এটিই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যে গবেষণার লক্ষ্য।

ব্যক্তিগতভাবে আমার জন্য, ইডিএ (আরও গভীর অন্তরঙ্গকরণ) আমাকে একটি মডেলের দিকে নির্দেশ করবে এবং যদি আমি একটি প্রাকৃতিক ঘনত্ববাদী পদ্ধতির সন্ধান করতে পারি যে বৈজ্ঞানিক প্রশ্নের যথাযথভাবে উত্তর দিয়েছে তবে আমি সে সাথে যাব, তবে যদি পরিস্থিতি প্রকৃতির দ্বারা হয় , কোনও ঘনত্ববাদী পদ্ধতি ভালভাবে কাজ করবে না, এবং যদি এর আগে যুক্তিসঙ্গত ব্যবস্থা নেওয়া হত তবে আমি বেয়েস ব্যবহার করব।

Comments

(+1) খুব ভাল বলেছে - বিশেষত, "ইডিএ (আরও গভীর

— অন্তরীক্ষা

পাশাপাশি +1। ইডিএ আসলেই কোনও দৃষ্টিকোণ বেছে নেওয়ার বিষয়ে নয়, এটি আরও তথ্যের সাথে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য আপনার ডেটা বোঝার বিষয়ে about

— ফোমাইট

একটি ভাল উত্তরের জন্য +1। দুর্ভাগ্যক্রমে, আমি মনে করি যে আসল প্রশ্নটি ভুল বুঝেছিল। আমি বয়েশিয়ান বা ঘন ঘন মডেলগুলির মধ্যে সিদ্ধান্ত নিতে ইডিএ ব্যবহার করার বিষয়ে বলছিলাম না। বেশিরভাগ লোকের একই রকম ভুল বোঝাবুঝি হয় বলে মনে হচ্ছে আমি কীভাবে এটি শব্দ করেছিলাম তা পর্যালোচনা করা দরকার।

— ইলেটর 13

@ আইট্রেটার আমি আপনার মূল প্রশ্নটি বুঝতে পেরেছি: ইডিএ-তে বায়েশিয়ানদের এবং ঘন ঘনবাদীদের দৃষ্টিভঙ্গির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে কি? আমার এই উত্তরটি: না; ইডিএ না ঘন ঘন ঘনবাদী বা বায়সিয়ান নয়।

— কার্ল

আমি মনে করি আমার "অনুসন্ধানী ডেটা বিশ্লেষণ" এর সংজ্ঞা আপনার চেয়ে সংকীর্ণ। আমার দৃষ্টিতে, সমস্ত ভাল ডেটা বিশ্লেষণ অনুসন্ধানে জড়িত। "অনুসন্ধানের তথ্য বিশ্লেষণ" কে কী আলাদা করে তা হ'ল কোনও মডেলের অভাব বা আনুষ্ঠানিক অনুক্রমের দিকে কোনও প্রচেষ্টা।

— কার্ল 16

Answer 2

আমি মনে করি যে, ইডিএ আপনাকে একটি মডেল তৈরি করতে, কিছু অনুমান করতে এবং (প্রয়োজনে) মডেল এবং এর অনুমানগুলি আপডেট করতে সহায়তা করে। আমি মডেল ফিটিং এবং মূল্যায়নের জন্য ব্যবহারের জন্য একটি ব্যবহারিক পদ্ধতির নির্বাচন করি।