আমি মিশ্রিত মডেলগুলির কৌতুকপূর্ণ কৌতুক আরও ভালভাবে বুঝতে আর এর lme4 প্যাকেজে ডগ বেটসের তত্ত্বের কাগজটি পড়ছি, এবং একটি উদ্ভট ফলাফল পেয়েছি যা আমি আরও ভালভাবে বুঝতে চাইছি, বৈকল্পিকতা নির্ধারণের জন্য সীমাবদ্ধ সর্বোচ্চ সম্ভাবনা (আরএএমএল) ব্যবহার সম্পর্কে ।
আরইএমএল মাপদণ্ডের ৩.৩ ধারায় তিনি বলেছিলেন যে কোনও ফিটিত রৈখিক মডেলের অবশিষ্টাংশের বিচ্যুতি থেকে ভিন্নতার অনুমান করার সময় বিআরইএলএসএমইইইইএমএল এর ব্যবহারের প্রকরণের মূল্যায়নের সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত। বিশেষত, "যদিও সাধারণত এইভাবে উত্পন্ন হয় না", স্বাধীনতার সংশোধনের ডিগ্রি "আরইএমএল মাপদণ্ড" (একা (২৮)) এর অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে প্রকরণের অনুমানের মাধ্যমে প্রাপ্ত করা যেতে পারে। আরএএমএল মাপদণ্ড মূলত কেবল সম্ভাবনা, তবে লিনিয়ার ফিট প্যারামিটারগুলি প্রান্তিককরণের মাধ্যমে নির্মূল করা হয়েছে (তাদের ফিটের প্রাক্কলনের তুলনায় সেট করার পরিবর্তে, যা পক্ষপাতদুষ্ট নমুনার বৈকল্পিকতা দেবে)।
আমি গণিতটি করেছি এবং কেবলমাত্র নির্দিষ্ট প্রভাব সহ একটি সাধারণ রৈখিক মডেলের দাবি করা ফলাফল যাচাই করেছি । আমি যার সাথে লড়াই করছি তা হ'ল ব্যাখ্যা। এমন কিছু দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে যা থেকে ফিট পরামিতিগুলি প্রান্তিক করা হয়েছে এমন সম্ভাবনাটি অনুকূল করে কোনও বৈকল্পিক প্রাক্কলন অর্জন করা স্বাভাবিক? এটি বায়েসিয়ানকে একরকম অনুভূত করে, যেমন আমি উত্তরোত্তর হিসাবে সম্ভাবনার কথা ভাবছি এবং ফিট পরামিতিগুলি প্রান্তিককরণের মতো যেন এলোমেলো পরিবর্তনশীল।
বা ন্যায়সঙ্গততাটি মূলত কেবল গাণিতিক - এটি লিনিয়ার ক্ষেত্রে কাজ করে তবে সাধারণীকরণযোগ্য?