সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান কেন ঘন ঘন কৌশল হিসাবে বিবেচিত হয়?


19

আমার জন্য ক্রমবর্ধমান পরিসংখ্যানগুলি সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করার সমার্থক যা সম্ভাব্য সমস্ত নমুনার জন্য ভাল। অর্থাত্, একটি ঘন ঘন সিদ্ধান্তের নিয়ম সর্বদা ঘন ঘন ঝুঁকি হ্রাস করার চেষ্টা করা উচিত, যা ক্ষতির ফাংশন এবং প্রকৃতির সত্য অবস্থার উপর নির্ভর করে :δএলθ0

আরRকুই=θ0(এল(θ0,δ(ওয়াই))

ঘন ঘন ঝুঁকির সাথে সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান কীভাবে যুক্ত? প্রদত্ত যে এটি ঘনত্ববিদদের দ্বারা ব্যবহৃত সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত পয়েন্ট অনুমানের কৌশলটি সেখানে কিছু সংযোগ থাকতে হবে। যতদূর আমি জানি, সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানটি ঘন ঘন ঝুঁকিপূর্ণ ধারণার চেয়ে পুরানো তবে এখনও কিছু সংযোগ থাকতে হবে কেন এত লোক কেন দাবি করে যে এটি ঘনত্ববাদী কৌশল?

আমি যে সর্বাধিক সংযোগ পেয়েছি তা হ'ল

"প্যারাম্যাট্রিক মডেলগুলির জন্য যা দুর্বল নিয়মিততার শর্ত পূরণ করে, সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকারী প্রায় মিনিম্যাক্স" ওয়াসেরম্যান 2006, পৃষ্ঠা। 201 "

গৃহীত উত্তরটি হ'ল সর্বাধিক সম্ভাবনা পয়েন্ট অনুমানকে ঘন ঘন ঘন ঝুঁকির সাথে শক্তিশালী করে বা ঘন ঘনবাদী অনুক্রমের একটি বিকল্প আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা প্রদান করে যা দেখায় যে এমএলই একটি ঘনত্ববাদী অনুক্রম কৌশল।


6
এমএল একেবারেই ঝুঁকির দিকে নজর দেয় না! এটি আসলে এমএল-এর ঘন ঘন সিদ্ধান্ত-তাত্ত্বিক সমালোচনার অংশ। আমি সন্দেহ করি যে এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়া কঠিন হতে পারে কারণ এটি দুটি অসম্পূর্ণ ইন্দ্রিয়ের মধ্যে স্পষ্টত "ফ্রিকোয়েনসিস্ট" ব্যবহার করে - একটি হ'ল সিদ্ধান্ত-তাত্ত্বিক, ক্ষতির ফাংশন উল্লেখ করে এবং অন্যটি স্পষ্টতই পূর্বের বন্টনকে ধরে না নিয়ে বোঝায়।
whuber

@ শুভ এমএল ঝুঁকির দিকে মনোযোগ দেয়। প্রকৃতপক্ষে এটি একটি অকার্যকর ইউনিফর্মের পূর্বে লোগারিথমিক ক্ষতির অধীনে হ্রাস করা।
ক্যাগডাস ওজজেঙ্ক

4
@Cagdas আমি বিশ্বাস করি যে সাধারণত একটি সিদ্ধান্ত সৃষ্টিকর্তা জন্য ঝুঁকি না: এটা নিছক এমএল প্রদর্শণ যেন এটা ঝুঁকি কমানোর হয়েছে যদি লগারিদমিক ক্ষতি ঝুঁকি তাদের সবচেয়ে গুরুত্বপুর্ণ ছিলে। কোনও "অনুপযুক্ত ইউনিফর্ম পূর্বে" কাছে আবেদন করা সিদ্ধান্তহীনভাবে অ-ঘনত্ববাদী, উপায় দ্বারা!
whuber

1
@ শুভ বায়েশিয়ান অনুমানের পদ্ধতিগুলিও জমা হওয়া লগ-লোক্স ব্যবহার করছে। তারপরেই সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী ঝুঁকি প্রয়োগ করা হয়। যদি আমরা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী ঝুঁকিটিকে সরাসরি (কোনও লগ-ক্ষতি স্টেপিং পাথরের মাধ্যমে নয়) অনুকূল করে তোলার কথা বলছি, তবে ঘন ঘনবাদী পদ্ধতিগুলি সেই সম্মানের ক্ষেত্রে আরও বেশি বিখ্যাত, অর্থাৎ ওএলএস।
ক্যাগডাস ওজজেঙ্ক

উত্তর:


16

আপনি ঘন ঘনত্ব এবং এমএলই-এর তুলনামূলকভাবে সংকীর্ণ সংজ্ঞা প্রয়োগ করেন - আমরা যদি আরও কিছুটা উদার এবং সংজ্ঞায়িত হই

  • ফ্রিকোয়েন্সিজম: ধারাবাহিকতার লক্ষ্য, (অ্যাসিপটোটিক) অনুকূলতা, পক্ষপাতহীনতা এবং নিয়ন্ত্রিত ত্রুটির হার পুনরাবৃত্ত নমুনার অধীনে, সত্য পরামিতিগুলির চেয়ে পৃথক

  • এমএলই = পয়েন্ট আনুমানিক + আত্মবিশ্বাসের বিরতি (সিআই)

তারপরে এটি বেশ পরিষ্কার মনে হয়েছে যে এমএলই সমস্ত ঘনত্ববাদী আদর্শকে সন্তুষ্ট করে। বিশেষত, পি-মান হিসাবে এমএলই-তে সিআইগুলি বারবার নমুনার অধীনে ত্রুটি হার নিয়ন্ত্রণ করে এবং সত্য পরামিতি মানের জন্য 95% সম্ভাব্য অঞ্চলটি দেয় না, যেমনটি অনেক লোক মনে করে - তাই তারা ঘন ঘন এবং তার মাধ্যমে হয়।

এই সমস্ত ধারণাগুলি ফিশারের 1922 সালের "তাত্ত্বিক পরিসংখ্যানগুলির গাণিতিক ভিত্তির ভিত্তিতে" গবেষণাপত্রে আগে থেকেই উপস্থিত ছিল না , তবে অনুকূলতা এবং পক্ষপাতহীনতার ধারণাটি রয়েছে এবং নেইমন পরেরটি নির্দিষ্ট ত্রুটি হারের সাথে সিআই তৈরির ধারণা যুক্ত করেছিলেন। এফ্রন, ২০১৩, "আড়াইশো বছরের যুক্তি: বিশ্বাস, আচরণ এবং বুটস্ট্র্যাপ" তার বায়েসিয়ান / ফ্রিকোয়ালিস্ট বিতর্কের খুব পঠিত ইতিহাসের সংক্ষিপ্তসার জানিয়েছে:

প্রায়শই 1900 এর দশকের গোড়ার দিকে 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 ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘেঁষে ঘেঁষা রোনাল্ড ফিশার অনুকূল অনুমানের সর্বাধিক সম্ভাবনা তত্ত্বটি বিকাশ করেছিলেন, কোনও অনুমানের জন্য সর্বোত্তম সম্ভাব্য আচরণ প্রদর্শন করে এবং জেরজি নেইম্যান আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং পরীক্ষার জন্য একই কাজ করেছিলেন did ফিশারের এবং নেইমের পদ্ধতিগুলি বৈজ্ঞানিক প্রয়োজন এবং বিংশ শতাব্দীর বিজ্ঞানের গণনীয় সীমাগুলির জন্য প্রায় নিখুঁত ফিট ছিল, যা বয়েশিয়ানবাদকে ছায়ার অস্তিত্বের মধ্যে ফেলেছিল।

আপনার আরও সংকীর্ণ সংজ্ঞা সম্পর্কে - আমি আপনার ভিত্তির সাথে হালকাভাবে একমত নই যে ঘন ঘনবাদী ঝুঁকি হ্রাস (এফআর) হ'ল কোনও পদ্ধতি ঘনত্বে দর্শনের অনুসরণ করে কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার মূল মাপদণ্ড। আমি এ কথাটি বলব যে এফআরকে হ্রাস করা একটি পছন্দসই সম্পত্তি এটি পূর্ববর্তী না হয়ে ঘন ঘনবাদী দর্শনের অনুসরণ করে। অতএব, সিদ্ধান্তের নিয়ম / অনুমানকারীকে ঘনঘনবাদী হওয়ার জন্য এফআরটি হ্রাস করতে হবে না, এবং এফআর হ্রাস করাও প্রয়োজনীয়ভাবে বলা যায় না যে কোনও পদ্ধতি ঘনত্ববাদী, তবে একটি ঘন ঘন বিশেষজ্ঞের সন্দেহ এফআরকে হ্রাস করতে পছন্দ করে।

আমরা যদি বিশেষত এমএলইর দিকে নজর রাখি: ফিশার দেখিয়েছেন যে এমএলই তাত্পর্যপূর্ণভাবে অনুকূল (বিস্তৃতভাবে এফআর কমিয়ে আনার সমতুল্য), এবং এটি অবশ্যই এমএলইকে প্রচার করার একটি কারণ ছিল। তবে, তিনি সচেতন ছিলেন যে সীমাবদ্ধ নমুনার আকারের অনুকূলতা ধরে রাখেনি। তবুও, অন্যান্য প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্য যেমন ধারাবাহিকতা, অ্যাসিপটোটিক স্বাভাবিকতা, প্যারামিটার ট্রান্সফর্মেশনের আওতাভুক্তির কারণে তিনি এই অনুমানের সাথে খুশি ছিলেন এবং আসুন ভুলে যাবেন না: গণনা করা সহজ। বিশেষত আগ্রাসনের বিষয়টি ১৯২২-এর গবেষণাপত্রে প্রচুর পরিমাণে জোর দেওয়া হয়েছিল - আমার পাঠ থেকে আমি বলব যে প্যারামিটার ট্রান্সফর্মেশনের অধীনে আক্রমণ চালিয়ে যাওয়া এবং সাধারণভাবে প্রিয়ারদের মুক্তি পাওয়ার ক্ষমতা এমএলই বাছাইয়ের অন্যতম প্রধান উদ্দেশ্য ছিল। যদি আপনি তার যুক্তিটি আরও ভালভাবে বুঝতে চান তবে আমি সত্যিই ১৯২২ এর কাগজটি সুপারিশ করি, এটি '


2
আমি কীভাবে আপনার উত্তরটির সংক্ষিপ্তসার জানাতে পারি সর্বাধিক সম্ভাবনা পয়েন্টের অনুমানটি প্রায়শই সিআই এর সাথে বা হাইপোথিসিস টেস্টের অংশ হিসাবে (যেমন একটি সম্ভাবনা রেশন পরীক্ষা) ব্যবহার করা হয়, সুতরাং এটি ঘনত্ববাদী কৌশল? যদি এটি হয় তবে আমি মনে করি এটি একটি কার্যকর উত্তর, তবে আমি যেটার প্রত্যাশা করছিলাম তা নয়। আমি একটি আনুষ্ঠানিক যুক্তির জন্য লক্ষ্য রেখেছিলাম কেন সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকে ঘনঘনবাদী পয়েন্ট অনুমানের কৌশল হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। ঘনত্ববাদী অনুমানের জন্য যদি এটির আরও একটি আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা প্রয়োজন হয় তবে এটিও ঠিক।
জুলিয়ান কার্লস

1
আমি এমএলইকে সাধারণত একটি ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে ভাবি যেখানে নেইম্যানের সিআই-এর সাথে ফিশারের পয়েন্টের অনুমান অন্তর্ভুক্ত থাকে - এটি ক্লাসে এটি শেখানো হয়, এবং উপরোক্ত যুক্তিগুলির কারণে, আমি এটি বজায় রাখি হাড়ের ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন হাড়ের দিকে। আমি ভাবছি যে এমএলই কীভাবে এবং কেন এটি ব্যবহার করা হয় তার প্রসঙ্গ ছাড়াই কেবলমাত্র এমএলই একটি ঘন ঘনবাদী অনুমানকারী হলে এটি আলোচনা করতে কতটা বুদ্ধিমান হয়। আপনি যদি ফিশারের কারণগুলি চান তবে আমি সত্যিই ১৯২২-এর কাগজটি সুপারিশ করি - আমি বলব যে কারণগুলির কারণে তিনি ঘন ঘনবাদী, যদিও এই শব্দটি তার আগে বিদ্যমান ছিল না। আমি এই বিষয়ে আমার মন্তব্য বাড়িয়েছি।
ফ্লোরিয়ান হারটিগ

1

মূলত, দুটি কারণে:

  • সর্বাধিক সম্ভাবনা হ'ল মডেল পরামিতিগুলির একটি বিন্দু অনুসারে অনুমান । আমরা বায়েশিয়ানরা পোস্টেরিয়র বিতরণ পছন্দ করি।
  • সর্বাধিক সম্ভাবনা কোনও পূর্ব বিতরণ অনুমান করে না , আমরা বয়েসিয়ানদের আমাদের প্রিজন প্রয়োজন, এটি তথ্যমূলক বা তথ্যহীন হতে পারে, তবে এটির উপস্থিতি থাকা দরকার

6
+1 আমি কেবল এটিই উল্লেখ করতে চাই যে আপনি এই উত্তরটিতে স্পষ্টভাবে "নন-বায়েশিয়ান" এর সাথে "ঘনঘনবাদী" সমীকরণ করেছেন বলে মনে হয়। "ওয়ে বায়েশিয়ানস" এর ভাষাও এও বোঝায় যে "বয়েসিয়ান" বলতে একরকম ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্য বা উপজাতির সদস্যপদকে বোঝায় - প্রায় আপনি যেমন এক ধরণের এস্কিমো - কৌশল এবং ব্যাখ্যা ব্যাখ্যা না করে।
whuber

4
অন্যদিকে এমএলই সহজেই বায়েশিয়ান কৌশল হিসাবে উদ্ভূত হতে পারে। এটি আগে কোনও ইউনিফর্ম ব্যবহার করে কোনও পরিসংখ্যানের মডেলের জন্য এমএপি অনুমান।
জুলিয়ান কার্লস

3
MAPএটি একটি বিন্দু অনুসারে অনুমানও এবং "সত্য বায়েশিয়ানস" দ্বারা
উজ্জীবিত
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.