যদি "স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি" এবং "আত্মবিশ্বাসের বিরতি" পরিমাপের যথার্থতা পরিমাপ করে, তবে নির্ভুলতার পরিমাপ কী?

Question

40 পৃষ্ঠায় "ডমিগুলির জন্য বায়োস্ট্যাটিক্স" বইতে আমি পড়েছি:

স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি (সংক্ষেপিত এসই) আপনার অনুমান বা কোনও কিছুর পরিমাপ কতটা নির্ভুল তা নির্দেশ করার একটি উপায়।

এবং

আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি কোনও কিছুর প্রাক্কলন বা পরিমাপের নির্ভুলতা নির্দেশ করার জন্য আরেকটি উপায় সরবরাহ করে।

তবে পরিমাপের সঠিকতা কীভাবে নির্দেশ করা যায় সে বিষয়ে কিছুই লেখা হয়নি।

প্রশ্ন: কোন কিছুর পরিমাপ কতটা নির্ভুল তা নির্দেশ করবে? এর জন্য কোন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়?

---

পরীক্ষার নির্ভুলতা এবং যথার্থতার সাথে বিভ্রান্ত হওয়ার দরকার নেই: https://en.wikedia.org/wiki/Accuracy_and_precision#In_binary_classization

Comments

আপনি কি একক প্যারামিটারের নির্ভুলতা বা সামগ্রিক মডেলের যথার্থতা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছেন?

— স্টিভেন এল জনসন

যথাযথতা পদ্ধতিগত ত্রুটি (বা পক্ষপাত) দ্বারা প্রভাবিত হয়

— আকসাকাল

@ আকসাল এবং এলোমেলো ত্রুটি সহ নির্ভুলতা?

— vasili111

Answer 1

যথার্থতা আপনার ডেটা পয়েন্টগুলি থেকে সরাসরি অনুমান করা যায়, তবে নির্ভুলতা পরীক্ষামূলক ডিজাইনের সাথে সম্পর্কিত। মনে করুন আমি আমেরিকান পুরুষদের গড় উচ্চতা সন্ধান করতে চাই। উচ্চতার একটি নমুনা দেওয়া, আমি আমার নির্ভুলতা অনুমান করতে পারি। আমার নমুনাটি যদি সমস্ত বাস্কেটবল খেলোয়াড়ের কাছ থেকে নেওয়া হয় তবে আমার অনুমানটি পক্ষপাতদুষ্ট এবং ভুল হবে এবং নমুনা থেকেই এই অসম্পূর্ণতা সনাক্ত করা যায় না।

নির্ভুলতা পরিমাপের একটি উপায় হল আপনার পরিমাপের প্ল্যাটফর্মটির ক্রমাঙ্কন সম্পাদন করা। একটি পরিচিত পরিমাণ পরিমাপ করতে আপনার প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহার করে, আপনি নির্ভরযোগ্যতার সাথে আপনার পদ্ধতির যথার্থতা পরীক্ষা করতে পারেন। এটি আপনাকে পরিমাপ পক্ষপাত খুঁজে পেতে সহায়তা করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, যদি উচ্চতার উদাহরণের জন্য আপনার টেপ পরিমাপটি একটি ইঞ্চি অনুপস্থিত থাকে তবে আপনি বুঝতে পারবেন যে আপনার সমস্ত ক্রমাঙ্কন নমুনাগুলি একটি ইঞ্চিও খুব কম পড়েছেন। যদিও এটি আপনার পরীক্ষামূলক ডিজাইনের সমস্যাটি ঠিক করতে সহায়তা করবে না।

Comments

$s=\sqrt{\frac{\sum (x_i-\bar x)^2}{n}}$

Answer 2

অনুমানটি এলোমেলো ত্রুটি দ্বারা চালিত হয়, এবং যথাযথতা পদ্ধতিগত ত্রুটি দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়। সুনির্দিষ্টতা প্রায়শই নমুনার আকার বাড়িয়ে পুনরুক্তি পরীক্ষার মাধ্যমে বাড়ানো যেতে পারে। একই পরিমাপের আরও ডেটা সংগ্রহ করে নির্ভুলতা স্থির করা যায় না কারণ পদ্ধতিগত ত্রুটি চলে না।

সিস্টেমেটিক ত্রুটি গড়ের পক্ষপাতদুষ্টকে নিয়ে যায় এবং একই পরীক্ষার মধ্যে নির্ধারিত বা স্থির করা যায় না। এটি বিবেচনা করুন: আপনার পরীক্ষার পুরো পয়েন্টটি প্রায়শই প্রভাব শনাক্তকরণে থাকে যেমন শূন্য থেকে বিচ্যুতি। আপনি বিচ্যুতিটিকে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটির সাথে তুলনা করে তাত্পর্যটি পরিমাপ করেন তবে সেই বিচ্যুতি নিজেই পক্ষপাতদুষ্ট (পদ্ধতিগত ত্রুটি) হতে পারে! এজন্য পদ্ধতিগত ত্রুটি শারীরিক বিজ্ঞানের মধ্যে সবচেয়ে খারাপ ত্রুটি।

উদাহরণস্বরূপ পদার্থবিদ্যায় আপনার পরীক্ষার বাইরে পক্ষপাত (পদ্ধতিগত ত্রুটি) নির্ধারণ করার কথা রয়েছে, তারপরে আপনার পরিমাপের ক্ষেত্রে এটি সঠিক করুন। মজার বিষয় হচ্ছে, অর্থনৈতিক পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে সবচেয়ে বড় সমস্যাটি হ'ল গড়নের পরিবর্তন, যা মূলত শারীরিক বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে নিয়মিত ত্রুটি বা পক্ষপাতিত্বের সমতুল্য।

আপনি কত বিমূঢ়তা মনে রাখতে পারে নিয়মানুগ অপেরা বলছি যারা "হত ত্রুটি সনাক্ত করা " নিউট্রিনো আলোর চেয়ে দ্রুততর চলন্ত! তারা সিস্টেমেটিক ত্রুটিগুলির উত্সগুলির একগুচ্ছের জন্য অ্যাকাউন্ট করেনি , এবং উপসংহারটি প্রত্যাহার করতে হয়েছিল। সর্বোপরি, নিউট্রিনো আলোর গতি লঙ্ঘন করে না, বোমার!