সর্বাধিক বিভ্রান্তিকর পরিসংখ্যান শর্তাবলী

Question

আমরা পরিসংখ্যানবিদরা এমন অনেকগুলি শব্দ ব্যবহার করেন যা অন্য প্রত্যেকের ব্যবহারের পদ্ধতি থেকে কিছুটা আলাদা। আমরা যখন শিখি বা ব্যাখ্যা করি তখন এটি প্রচুর সমস্যার সৃষ্টি করে। আমি একটি তালিকা শুরু করব (এবং এখন আমি মন্তব্যগুলির জন্য কিছু সংজ্ঞা যুক্ত করব):

• শক্তি হ'ল একটি মিথ্যা নাল অনুমানটি সঠিকভাবে প্রত্যাখ্যান করার ক্ষমতা। সাধারণত, এর অর্থ সঠিকভাবে বলা হচ্ছে "কিছু ঘটছে"।
• বায়াস - কোনও পরিসংখ্যান পক্ষপাতদুষ্ট হয় যদি এটি এর সাথে সম্পর্কিত জনসংখ্যার প্যারামিটার থেকে পদ্ধতিগতভাবে পৃথক হয়।
• তাৎপর্য - ফলাফল নিম্নলিখিত পরিস্থিতিতে কিছু শতাংশ (প্রায় 5%) এ পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ: নমুনাটি যে জনসংখ্যার থেকে আসে তার যদি 0 এর সত্যিকারের প্রভাব থাকে, তবে নমুনা থেকে প্রাপ্ত হিসাবে কমপক্ষে চূড়ান্ত একটি পরিসংখ্যানই ঘটতে পারে 5% সময়।
• মিথস্ক্রিয়া - নির্ভরশীল ভেরিয়েবল এবং একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক অন্য স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের বিভিন্ন স্তরে পৃথক হলে দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল ইন্টারঅ্যাক্ট করে

তবে আরও অনেককে থাকতে হবে!

Comments

আমি লোকদের তাদের উত্তরগুলিতে আরও কিছু বৃহত্তর প্রসঙ্গ যুক্ত করার পরামর্শ দেব। উদাহরণগুলি একই ক্ষেত্রে বিভিন্ন ক্ষেত্রে পৃথকভাবে ব্যবহৃত হতে পারে (ফিক্সড এফেক্টস গেলম্যান, 2005 ) বা বিভিন্ন প্রসঙ্গে বিভিন্ন অর্থ রয়েছে এমন শব্দগুলি (তাত্পর্য সম্পর্কিত পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য বুশওয়ে এট আল। 2006 )।

— অ্যান্ডি ডব্লু

উত্তরের জন্য যদি উত্তরদাতারা একটি বা দুটি বাক্যে ব্যাখ্যা করতে পারে যে "প্রযুক্তিগত" শব্দটি আসলে কী বোঝায়, বা এটি কী অন্যরকম অর্থ বলে অনুধাবন করতে পারে।

— chl

আমি পরে আপনার মন্তব্য অনুসারে আমার উত্তরটি সম্পূর্ণ করব ;-)

— অক্টোবর

... এবং "পারস্পরিক সম্পর্ক"!

— স্টাফেন লরেন্ট

"নমুনা" এর জন্য, stats.stackexchange.com/questions/20945/… এ মন্তব্য দেখুন ।

— whuber

Answer 1

"উল্লেখযোগ্য" হ'ল আমার মধ্যে সবচেয়ে বড়, কারণ এর উভয়ই ইংরেজী-ব্যবহৃত অর্থ রয়েছে এবং সেই অর্থ গবেষণার ফলাফলের আলোচনায় পরিণত হবে। এমনকি আমি যেখানেই পরিসংখ্যানগত ফলাফল সম্পর্কে কথা বলেছি সেখানে একই বাক্যটিতে গুরুত্বপূর্ণ বোঝার জন্য নিজেকে "তাৎপর্যপূর্ণ" মিশ্রিত করতে দেখি।

এই পথটি মিথ্যা পাগলামি।

Comments

ঠিক আছে, তবে এর জন্য এর চেয়ে ভাল আর কোনও শব্দ নেই যে "আমি এটির তাত্পর্যপূর্ণ নিশ্চিত যে এটি তাত্পর্যপূর্ণ, তবে আমি এটি নিয়ে কোনও পরীক্ষা করিনি, এবং করব না, কারণ এটি সুস্পষ্ট / করা যায় না / যা কিছু করা যায় না"

— naught101

Answer 2

আমি তালিকায় লিনিয়ার যুক্ত করার পরামর্শ দেব।

আমি জিজ্ঞাসা প্রশ্ন কি আমি একজন ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে, যেমন মনে সম্পর্কে math.SE উপর রৈখিক একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের সর্বনিম্ন গড় বর্গ ত্রুটি প্রাক্কলন একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের মান দেওয়া (আনুমানিক হিসাব অর্থ যেমন সঙ্গে এবং তাই হিসাবে কমানোর জন্য মনোনীত করা হচ্ছে ), এবং একটি আংশিক উত্তর দিলেন না। এ বিষয়ে এক মন্তব্যে ডএক্স ওয়াই ওয়াই = একটি এক্স + + খ একটি খ ই [ ( ওয়াই - একটি এক্স - খ ) 2$Y$$X$$Y$$\hat{Y} = aX+b$$a$$b$$E[(Y-aX-b)^2]$

"আমি আপনার ভাষা নিয়ে কিছুটা অস্বস্তি বোধ করি, যেহেতু আমি আশঙ্কা করি যে" রৈখিক "শব্দটি ব্যবহার করার এই পদ্ধতিটি জনপ্রিয় ভুল বোঝাবুঝির কারণ হতে পারে যে লিনিয়ার রেগ্রেশন নামে পরিচিত রৈখিক প্রতিরোধের কারণটি হ'ল এটি একটি লাইনের উপযোগী। তারপরে এটিকে বিভ্রান্তকর করুন যখন কোনও পরিসংখ্যানবিদ জোর দিয়ে বলেন যে কেউ যখন প্যারাবোলা বা সাইন ওয়েভ ফিট করে তবে কেউ লিনিয়ার রিগ্রেশন করছে ""

তো, না একটি পরিসংখ্যানবিদ থেকে রৈখিক রিগ্রেশনের মানে?

Comments

এই উত্তরের প্রসঙ্গে সাইটে সম্পর্কিত প্রশ্ন, রৈখিক প্রতিরোধের ক্ষেত্রে রৈখিক কী দাঁড়ায়?

— অ্যান্ডি ডাব্লু

@ অ্যানডাব্লু তাই আপনি কি বলবেন যে পিটার ফ্লুম যে তালিকাটি শুরু করেছিলেন তার মধ্যে লিনিয়ার অন্তর্ভুক্ত, না?

— দিলীপ সরওয়াতে

হ্যাঁ আমি সম্মতি জানাই এটি এই তালিকার বিলে ফিট করে। (+1)

— অ্যান্ডি ডাব্লু

এটি তালিকার সাথে মানানসই, তবে একটি অস্বাভাবিক কারণে: "লিনিয়ার" শব্দের অর্থটি অনেকগুলি গণিত-ভিত্তিক ক্ষেত্রগুলিতে সুসংহত এবং ধারাবাহিকভাবে ব্যবহৃত হয়। সূত্রের কোন অংশটি লিনিয়ার তা সম্ভাব্য বিভ্রান্তি উদ্বিগ্ন ।

— whuber

আপনি কীভাবে প্যারাবোলার ফিট করে তার একটি উদাহরণ দিতে পারেন এবং এখনও এটিকে একটি রৈখিক মডেল বলছেন?

— oneloop

Answer 3

সম্ভাব্যতা

আমার কাছে মনে হয় যে অনুমানের পরীক্ষা এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবস্থাগুলি ব্যাখ্যা করার সাথে সম্পর্কিত বেশিরভাগ সমস্যাগুলি যখন প্রক্রিয়াটি ঘনত্ববাদী একের উপর ভিত্তি করে হয় তখন "সম্ভাবনা" এর বায়েশীয় সংজ্ঞা প্রয়োগ থেকে উদ্ভূত হয়। উদাহরণস্বরূপ, পি-ভ্যালু হওয়ার সম্ভাবনা হ'ল নাল হাইপোথিসিসটি সত্য, যখন এএএফআইএসএস কোনও ঘনত্ববাদী সেটিংয়ে কোনও নির্দিষ্ট অনুমানের সত্যের সাথে যুক্ত হতে পারে না।

Comments

দেখে মনে হচ্ছে একই বিবেচনা তাদের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হবে যাঁরা বলছেন যে (সত্য) পরামিতিটি এক্সএক্স এবং এক্সএক্স এর মধ্যে মিথ্যা বলার 95% সম্ভাবনা রয়েছে, যখন আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির কথা বলার / ব্যাখ্যা করার সময়।

— chl

হ্যাঁ একেবারে!

— ডিকরান মার্শুপিয়াল

+1 আমি আপনার শেষ বাক্যটি কিছুটা ভিন্নভাবে বাক্য হিসাবে বলব। নূতন অনুমানটি সত্য যে সম্ভাবনাটি নির্ধারণের মধ্যে 1 বা 0 হয় তবে আপনি জানেন না যে কোনটি । (স্ট্রিক্টলি ভাষী, এই বেশ ঠিক নয়, কারণ 'সম্ভাব্যতা' একটি দীর্ঘ রান আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি এবং 'দীর্ঘ রান ফ্রিকোয়েন্সি' সত্যিই প্রযোজ্য নয় হয়। তা সত্ত্বেও, যখন phrased এই ভাবে মানুষ করতে বুঝতে কি বলা হচ্ছে তা / আমরা কিভাবে বুঝতে আমরা যে পরিস্থিতিতে আছি example উদাহরণস্বরূপ, লোকেরা বুঝতে পারে যে নাল অনুমানটি সত্য হওয়ার সম্ভাবনা হিসাবে আপনি নাল অনুমানের পি-মানটি ব্যবহার করতে পারবেন না))

— গং - মনিকা পুনরায় স্থাপন করুন

"কারণ 'সম্ভাবনা' দীর্ঘমেয়াদী আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সি" প্রচুর সম্ভাব্য ব্যক্তিরা এই বক্তব্যটির তীব্র বিরোধিতা করবেন

— দিলীপ সরোতে

Answer 4

"কনফিডেন্স"

অ-পরিসংখ্যানবিদদের অসন্তুষ্ট করা খুব কঠিন যে তাদের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি বিভিন্ন পরামিতি মানগুলির বিশ্বাসযোগ্যতা সম্পর্কে কোনও বিবৃতি (সরাসরি) নয় ।

আত্মবিশ্বাসের জন্য, শব্দটির প্রযুক্তিগত অর্থের জন্য, আমাদের বারবার কয়েকটি পরীক্ষার কয়েকটি সেট কল্পনা করা উচিত, প্রতিটি প্রত্যেকে কিছু পূর্বনির্দিষ্ট উপায়ে একটি বিরতি গণনা করে। একটি 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান হতে, সূত্রটির এই 95% ব্যবহারের সুদের প্রাসঙ্গিকতার ফাঁদে ফেলবে।

তবে অ-পরিসংখ্যানবিদরা নিয়মিতভাবে কেবল একটি পরীক্ষার ভিত্তিতে "95% আত্মবিশ্বাস "কে ব্যাখ্যাযোগ্য প্যারামিটার মান সম্পর্কে বিবৃতি হিসাবে ব্যাখ্যা করেন। সাধারণত, তারা ধরে নেয় যে ব্যবধানটি প্যারামিটার সম্পর্কে 95% উত্তরোত্তর বিশ্বাসকে কভার করে, যেমন "আমরা বেশ নির্দিষ্টভাবে প্যারামিটারটি এবং "। এটি পরিবর্তে একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান সংজ্ঞা দেয় ।$a$$b$

(অবশ্যই এমন পরিস্থিতি রয়েছে যখন দুটি ধারণা একমত হয়, প্রায় বা ঠিক তেমনই। তবে সাধারণভাবে তারা তা করে না এবং সংখ্যার চুক্তি প্রযুক্তিগত পদগুলির অপব্যবহারের সমস্যাটিকে সরিয়ে দেয় না।)

Answer 5

"সম্ভাবনা" - এটি প্রতিদিনের বক্তৃতায় "সম্ভাবনা" এর সমার্থক, তবে পরিসংখ্যানগুলিতে এর একটি বিশেষ অর্থ রয়েছে: এটি একটি পরিসংখ্যানের মডেলের পরামিতিগুলির একটি ফাংশন, যার মানটি পরিমিতিগুলি ধরে নিয়ে পর্যবেক্ষণের ফলাফলের সম্ভাবনা বলে মনে করে প্যারামিটার মানগুলির সমান।

Answer 6

ত্রুটি।

পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি "ত্রুটি" হ'ল কোনও মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী থেকে একটি প্রকৃত ডেটা মানের বিচ্যুতি।

বাস্তব জীবনে, একটি ত্রুটি একটি স্প্ল্যাং এমস্টেক বা অন্যান্য বোকা।

Comments

কোনও বানানের ভুলটিই কি যোগাযোগের মাধ্যমের আসল (উদ্দেশ্যে) মান থেকে কোনও বিচ্যুতি নয়? আমি সত্যিই দেখতে পাচ্ছি না যে এটি কী আলাদা শব্দ, এটি কেবলমাত্র এটি ভিন্ন (তবে বিরোধী নয়) প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হয়েছে। আমার পক্ষে বিশ্বাস করা শক্ত হয় যে মাঠে নতুন কারও কাছে এটি বিভ্রান্তিকর হবে।

— nnot101

একটি পূর্বাভাসের সাথে মান পৃথক হওয়ার একটি কারণ হ'ল পরীক্ষকটি গন্ডগোল করে। এটি একটি বানান ভুলের মতো। তবে কেন আপনার ওজন আপনার লিঙ্গ এবং বয়সের সমস্ত লোকের গড় ওজনের চেয়ে আলাদা? আপনার আয় গড় আয় থেকে আলাদা কেন? পরিসংখ্যানগুলিতে, একটি গড় থেকে এই বিচ্যুতি একটি "ত্রুটি" তবে এটি কোনও ভুল নয়, কেবল ভিন্নতা।

— হার্ভে মোটুলস্কি

সত্য, তবে এটি নির্ভর করে আপনি এটি কীভাবে দেখেন, আমি মনে করি। আপনি যদি কোনও প্রাথমিক বিদ্যালয়ের নমুনার উপরে কোনও শব্দের বানানের দিকে লক্ষ্য করেন তবে আপনি ভিন্নতা পেয়ে যাবেন, মানুষের দ্বারা সৃষ্ট, হ্যাঁ, তবে পরীক্ষকের দ্বারা নয়। আপনি বিভিন্ন বয়সের ইংরেজিতে লেখার জন্য একই জিনিসটির দিকে নজর দিতে পারেন। আমি মনে করি আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে প্রাথমিক

— ইংরেজীটির

@ হারেভেমটুলস্কি: বিশ্লেষণাত্মক রসায়ন উভয় উপায়ে ত্রুটি ব্যবহার করে। আমরা পদ্ধতিগত ত্রুটি, এলোমেলো ত্রুটি এবং স্থূল ত্রুটির কথা বলি। পাঠ্যপুস্তক: "স্থূল ত্রুটিগুলি এড়ানো যেতে পারে"।

— ক্যাবলাইটস মনিকে

Answer 7

"ইনফিরেনস"

প্রথমে আমার পক্ষে বোঝার জন্য সবচেয়ে কঠিন বিষয়গুলির মধ্যে একটি ছিল একটি জনসংখ্যা এবং একটি নমুনার মধ্যে পার্থক্য। পরিসংখ্যানবিদরা এই অভিনব জনসংখ্যা স্তরের রিগ্রেশন সমীকরণগুলি লেখেন এবং তারপরে হঠাৎ করে নমুনা স্তরের কাজগুলিতে নেমে যায় এবং গুলি এস হয়ে যায় । জনসংখ্যা স্তরের পরামিতিগুলি অনুমান করার জন্য আপনি নমুনা স্তরের ডেটা এবং রিগ্রেশন সমীকরণগুলি ব্যবহার করছেন তা বুঝতে আমার অনেক সময় লেগেছে took$\beta$$b$

অনুমান সম্পর্কে আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হ'ল কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য। একবার আপনি বুঝতে পেরেছেন যে আপনি কেবল একটি জনসংখ্যার থেকে নমুনা নিচ্ছেন - যদিও নমুনাটি হ'ল আরও জটিল বৈশিষ্ট্য হিসাবে বিবেচনা করার মতো - তবে আপনি বুঝতে পারবেন যে নমুনার অর্থ একটি মান রাখে, সেই মানটি অবশ্যই জনসংখ্যার মতো একই গড় নয় ।

সম্ভবত আমি আপনার প্রশ্নের তুলনামূলকভাবে শিথিল বুঝতে পেরেছি, তবে একবার যদি কেউ অনুমান বা নমুনা এবং জনসংখ্যার মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারে তবে পরিসংখ্যানের সম্পূর্ণতা তাদের কাছে খোলে।

Answer 8

আমাদের কাছে (বা কমপক্ষে আমার), একটি "নমুনা" এর "এলোমেলো" পরামর্শ দেয় যে এটি "জনসংখ্যার" প্রতিনিধি।

অন্যদের কাছে, "এলোমেলোতা" কখনও কখনও বোঝায় যে কোনও ব্যক্তি / জিনিসটি অস্বাভাবিক।

Comments

"এলোমেলোতা" নিয়ে আমি এই বিভ্রান্তির মধ্যে পড়িনি। তবে আপনার যদি থাকে তবে স্পষ্টভাবে এটি বিদ্যমান।

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

আরও স্পষ্টভাবে, এটি বিদ্যমান ছিল

— টমাস লেভাইন

"এলোমেলো" এর উত্তরোত্তর ব্যবহারটি আমার কাছে সাম্প্রতিক বলে মনে হচ্ছে। আমি সে কারণে এটি কিছুটা বিরক্তিকর বলে মনে করি (লোকেরা বোঝার পক্ষে পরিসংখ্যানকে আরও শক্ত করে তোলে)। যখন আমি নিজেকে এই অর্থে এটি ব্যবহার করতে শুনি তখন আরও বিরক্ত হয় ..

— nnot101

Answer 9

আমি মনে করি জনগণকে বিভ্রান্ত করার পরিসংখ্যান এবং পরিসংখ্যানবিদদের শর্তাবলীর মধ্যে পার্থক্য করা উচিত। উপরের পরামর্শগুলি পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে ভালভাবে বোঝা যায় এবং (সম্ভবত) জনগণের দ্বারা ভুল বোঝাবুঝি। আমি পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা বুঝতে পারা কিছু শর্ত তালিকায় যুক্ত করতে চাই:

• বায়েশিয়ান: মূলত যা এখন সাবজেক্টিভ বায়েস (ওরফে এপিসটেমিক, ডি-ফিনেটি) নামে পরিচিত to আজ এই শব্দটি যে কোনও সময় বেইস বিধি দ্বারা ব্যবহৃত হবে, এটি সিদ্ধান্তগত-তত্ত্ব হিসাবে বিবেচিত, ব্যক্তিগত বিশ্বাসের প্রসঙ্গে খুব কমই দেখা যায়।
• এমিরিকাল বেইস: মূলত একটি প্যারামিমেট্রিক পূর্বে একটি ঘন ঘন সেটআপের কথা উল্লেখ করে । আজ, সাধারণত প্যারামিমেট্রিকের পরামিতিগুলির অর্থ হবে (উদ্দেশ্য) পূর্বে অনুমান করা হয় এবং অ-প্রাইমারী জানা যায় না। অর্থাৎ, যা একসময় টাইপ -২ সর্বাধিক সম্ভাবনা হিসাবে পরিচিত ছিল।
• অ প্যারাম্যাট্রিক: কখনও কখনও "মডেল ফ্রি" বোঝায়। কখনও কখনও "বিতরণ বিনামূল্যে"। "প্যারামেট্রিক" মডেলগুলিতে কয়েক মিলিয়ন প্যারামিটার অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে এমন দিনগুলিতে ব্যবহারিকভাবে অজ্ঞাতসারে পরিণত হয়েছে।
• প্রকার তৃতীয় ত্রুটি: কখনও কখনও একটি চিহ্ন ত্রুটি উল্লেখ করে। কিছু সময় মডেলের একটি ভুল বানান উল্লেখ করে।

Comments

যখন আমি জিজ্ঞাসা করলাম, আমি "সাধারণ জনগণের কাছে বিভ্রান্তিকর শর্তাবলীর উদ্দেশ্যে" চেয়েছিলাম তবে অবশ্যই পরিসংখ্যানবিদদের কাছে বিভ্রান্তিকর শর্তগুলিও তালিকাভুক্ত

— পিটার ফ্লুম - মনিকা

এটি সম্ভবত পৃথক উত্তরে বিভক্ত করা উচিত।

— nnot101

Answer 10

বাস্তুসংস্থান, সাধারণত জৈবিক ব্যবস্থাগুলি উল্লেখ করতে ব্যবহৃত হয়, তবে এটি একটি পরিসংখ্যানগত ভুলও হয়। উইকিপিডিয়া থেকে:

বাস্তুসংস্থান সংক্রান্ত গবেষণায় পরিসংখ্যানগত তথ্যের ব্যাখ্যায় একটি বাস্তুসংক্রান্ত ফাঁস (বা বাস্তুসংস্থানগত অনুমানের মিথ্যাচার) একটি ত্রুটি, যার দ্বারা নির্দিষ্ট ব্যক্তিদের প্রকৃতি সম্পর্কে সূচনাগুলি সেই গোষ্ঠীগুলির জন্য সংগৃহীত সামগ্রিক পরিসংখ্যানগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় যার সাথে সম্পর্কিত individuals ব্যক্তিরা। এই ভ্রান্তিটি ধরে নিয়েছে যে একটি গোষ্ঠীর পৃথক সদস্যের গ্রুপের গড় বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে।

Answer 11

"জরিপ" কি এক প্রকার গণিত ("সমীক্ষার নমুনা") বা কাগজের টুকরো ("প্রশ্নাবলি")?

আমি এটি নিয়ে কোনও সমীক্ষা করি নি, তবে আমি সন্দেহ করি যে জনসাধারণের বেশিরভাগই "জরিপ "টিকে পরবর্তীতে বলে মনে করে। আমি আরও সন্দেহ করি যে তারা প্রাক্তন সম্পর্কে চিন্তা করে না।

Comments

সমীক্ষকরা কি জরিপ করে না? ;)

— zbicyclist

Answer 12

"লোডিংস", "সহগুণ" এবং "ওজন"; প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট বিশ্লেষণ সম্পর্কে কথা বলার সময়।

আমি সাধারণত লোকেদের ব্যবহার করার সময় বেশ অ্যাড-হক দেখি, প্রথমে তাদের অর্থ কী তা স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা না করে তাদের আন্তঃব্যক্তিকভাবে নিয়োগ করে এবং আমি আসলে এমন কাগজপত্র পেয়েছি যা "লোডিং ভেক্টর" বোঝায় এবং কখনও কখনও পিসিগুলিকে নিজের এবং অন্যান্য সময় "ওজন" বলে বোঝায় একটি নির্দিষ্ট পিসি সঙ্গে যুক্ত।

সম্ভবত এই বিষয়টি যে অধ্যক্ষ উপাদানগুলির বিষয়ে জোলিফির দুর্দান্ত রেফারেন্সটি বিভাগের ১.১ এর শেষে বলেছে "কিছু লেখক ব্যবহৃত 'নরমালকরণের সীমাবদ্ধতার উপর নির্ভর করে' লোডিং 'এবং' গুণাগুণ 'শব্দের মধ্যে পার্থক্য রাখে, তবে সেগুলি এই বইতে পরিবর্তিতভাবে ব্যবহৃত হবে।" কেবলমাত্র লোকেরা তাদের পছন্দের সাথে টার্মিনোলজি মিশ্রিত করতে এবং মেলাতে একটি নিখরচা পাস বলে মনে করে ....

Answer 13

সংযোজক মডেল। এর অর্থ কী তা এখনও নিশ্চিত নয়। আমি মনে করি এটি ইন্টারঅ্যাকশন শর্ত ছাড়াই একটি মডেলকে বোঝায়। তবে তারপরে আমি একটি নিবন্ধ জুড়ে আসব যেখানে তারা এটি অন্য কোনও কিছু, অর্থাৎ একটি স্প্লাইন মডেলের উল্লেখ করতে ব্যবহার করছে।

Answer 14

আমি যে শব্দগুলিকে সবচেয়ে বিভ্রান্তিকর মনে করি তার মধ্যে একটি হ'ল "কনফিউশন ম্যাট্রিক্স"। অবশ্যই, শব্দটি নিজেই বিভ্রান্তিকর, ধারণা নয়।

আমি শব্দটির ইতিহাস ট্র্যাক করার চেষ্টা করেছি এবং এটিও বেশ আকর্ষণীয়। বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্সটি ১৯০৪ সালে আবিষ্কার করেছিলেন ( http://en.wikedia.org/wiki/Karl_Pearon )। তিনি http://en.wikedia.org/wiki/Contingency_table শব্দটি ব্যবহার করেছিলেন । এটি কার্ল পিয়ারসন, এফআরএস (1904) এ উপস্থিত হয়েছিল। বিবর্তন তত্ত্বকে গণিতের অবদান (পিডিএফ)। দুলাও এবং কো। Http://ia600408.us.archive.org/18/items/cu31924003064833/cu31924003064833.pdf

দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সময়, https: //en.wikedia.org/wiki/Dtetection_theory উদ্দীপনা এবং প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যে সম্পর্কের তদন্ত হিসাবে বিকশিত হয়েছিল। কনফিউশন ম্যাট্রিক্স সেখানে ব্যবহৃত হয়েছিল।

সনাক্তকরণ তত্ত্বের কারণে এই শব্দটি মনোবিজ্ঞান হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল। সেখান থেকে শব্দটি মেশিন লার্নিংয়ে পৌঁছেছে।

দেখে মনে হয় যে ধারণাটি পরিসংখ্যানগুলিতে উদ্ভাবিত হয়েছিল, এটি মেশিন লার্নিংয়ের সাথে সম্পর্কিত একটি দায়ের করা, এটি 100 বছর সময়কালে একটি প্রদত্ত দ্বার পরে মেশিন লার্নিংয়ে পৌঁছেছিল।

শব্দের ব্যবহারের কয়েকটি রেফারেন্সের জন্য দেখুন: কনফিউশন ম্যাট্রিক্স শব্দটির উৎপত্তি কী?

Answer 15

"পরিসংখ্যান"

সাধারণ মানুষের কাছে, "এখন আমি আপনাকে মিথ্যা বলব এবং এমনভাবে কথা বলতে যাচ্ছি যা আপনি বুঝতে পারেন না।"