আপনি কীভাবে সরল ইংরেজিতে বায়েশিয়ানকে ফ্রিকোয়ালিস্ট যুক্তি থেকে আলাদা করে সেই বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করবেন?
উত্তর:
আমি এখানে আমার দাদীর কাছে মূল পার্থক্যটি কীভাবে ব্যাখ্যা করব:
আমি বাড়ির কোথাও আমার ফোনটি ভুল করে রেখেছি। ফোনটি সনাক্ত করতে আমি যন্ত্রের গোড়ায় ফোন লোকেটারটি ব্যবহার করতে পারি এবং আমি ফোন লোকেটার টিপলে ফোনটি বীপিং শুরু করে।
সমস্যা: আমার বাড়ির কোন অঞ্চলটি অনুসন্ধান করা উচিত?
আমি ফোন বীপিং শুনতে পাচ্ছি। আমার একটি মানসিক মডেলও রয়েছে যা আমাকে সেই অঞ্চলটি সনাক্ত করতে সহায়তা করে যা থেকে শব্দটি আসছে। অতএব, বীপ শুনে, আমি আমার বাড়ির অঞ্চলটি অনুমান করি ফোনটি সন্ধানের জন্য আমাকে অবশ্যই অনুসন্ধান করতে হবে।
আমি ফোন বীপিং শুনতে পাচ্ছি। এখন, একটি মানসিক মডেল বাদ দিয়ে যা আমাকে যে অঞ্চল থেকে শব্দটি আসছে তা সনাক্ত করতে সহায়তা করে, আমি সেই জায়গাগুলিও জানি যেখানে আমি ফোনটি ভুল জায়গায় রেখেছি in সুতরাং, আমি ফোনটি সনাক্ত করতে অবশ্যই যে অঞ্চলটি অনুসন্ধান করতে হবে তা চিহ্নিত করার জন্য আমি বীপগুলি ব্যবহার করে আমার অতীতের যে জায়গাগুলিতে ফোনটি ভুল জায়গায় রেখেছি সেগুলি সম্পর্কে আমার পূর্ববর্তী তথ্যগুলি একত্রিত করি।
দৃek়ভাবে গালে জিহ্বা:
একজন বায়েশিয়ান একটি "সম্ভাব্যতা "টিকে ঠিক একইভাবে সংজ্ঞায়িত করেন যেহেতু বেশিরভাগ অ-পরিসংখ্যানবিদরা করেন - যথা প্রস্তাব বা পরিস্থিতিটির কার্যকারিতাটির ইঙ্গিত। আপনি যদি তাকে কোনও প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন, তবে তিনি আপনাকে একটি নির্দিষ্ট উত্তর সম্ভাব্যতার জন্য নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে সম্ভাব্য ফলাফলের সম্ভাব্যতা বর্ণনা করে এবং তার পূর্বের অনুমানগুলি বর্ণনা করবেন give
ফ্রিকোয়েনসিস্ট এমন একজন যিনি বিশ্বাস করেন যে সম্ভাবনাগুলি দীর্ঘমেয়াদি ফ্রিকোয়েন্সিগুলির প্রতিনিধিত্ব করে যার সাথে ঘটনাগুলি ঘটে; যদি প্রয়োজন হয় তবে তিনি একটি কল্পিত জনগোষ্ঠীর উদ্ভাবন করবেন যা থেকে আপনার বিশেষ পরিস্থিতি এলোমেলো নমুনা হিসাবে বিবেচিত হতে পারে যাতে তিনি অর্থাত্ দীর্ঘকালীন ফ্রিকোয়েন্সি সম্পর্কে কথা বলতে পারেন। আপনি যদি তাকে কোনও নির্দিষ্ট পরিস্থিতি সম্পর্কে কোনও প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন তবে তিনি সরাসরি উত্তর দেবেন না, পরিবর্তে এই (সম্ভবত কাল্পনিক) জনসংখ্যা সম্পর্কে একটি বিবৃতি দেবেন। অনেক অ-ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানবিদ সহজেই উত্তর দ্বারা বিভ্রান্ত হয়ে পড়বেন এবং নির্দিষ্ট পরিস্থিতি সম্পর্কে এটি বায়সিয়ান সম্ভাবনা হিসাবে ব্যাখ্যা করবেন।
তবে, এটি লক্ষণীয় গুরুত্বপূর্ণ যে বেশিরভাগ ফ্রিকোয়ালিস্ট পদ্ধতিতে বায়েশিয়ান সমতুল্য থাকে যে বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে মূলত একই ফলাফল দেবে, পার্থক্যটি মূলত দর্শনের বিষয়, এবং বাস্তবে এটি "কোর্সের জন্য ঘোড়া" এর বিষয়।
আপনি যেমন অনুমান করতে পারেন, আমি একজন বায়েশিয়ান এবং প্রকৌশলী। ; O)
খুব কুরুচিপূর্ণভাবে আমি এটি বলতে পারি:
ফ্রিকোয়েন্সিস্ট: নমুনা অসীম এবং সিদ্ধান্তের নিয়মগুলি তীক্ষ্ণ হতে পারে। ডেটা একটি পুনরাবৃত্তিযোগ্য এলোমেলো নমুনা - একটি ফ্রিকোয়েন্সি আছে। অন্তর্নিহিত প্যারামিটারগুলি স্থির করা আছে অর্থাৎ তারা পুনরাবৃত্তিযোগ্য নমুনা প্রক্রিয়া চলাকালীন স্থির থাকে।
বেয়েসিয়ান: অজানা পরিমাণগুলি সম্ভাব্যভাবে চিকিত্সা করা হয় এবং বিশ্বের অবস্থা সর্বদা আপডেট করা যায়। উপলব্ধি করা নমুনা থেকে ডেটা পর্যবেক্ষণ করা হয়। প্যারামিটারগুলি অজানা এবং সম্ভাব্যভাবে বর্ণিত। এটি স্থির করা হয় যা তথ্য।
একটি উজ্জ্বল ব্লগ পোস্ট রয়েছে যা একটি বয়েসিয়ান এবং ফ্রিকোয়েন্সিস্ট কীভাবে একই সমস্যা মোকাবেলা করবে তার একটি indepth উদাহরণ দেয়। নিজের জন্য সমস্যার উত্তর না দিয়ে চেক করুন কেন?
সমস্যা (Panos Ipeirotis 'ব্লগ থেকে নেওয়া):
আপনার একটি মুদ্রা রয়েছে যে যখন সম্ভাব্যতা পি দিয়ে মাথা উপরে উঠে যায় এবং সম্ভাবনা 1-পি সহ লেজ শেষ হয়। (পি এর মান অজানা))
পি অনুমান করার চেষ্টা করে আপনি মুদ্রাটি 100 বার ফ্লিপ করেন। এটি 71 বার মাথা পর্যন্ত শেষ হয়।
তারপরে আপনাকে নীচের ইভেন্টটি স্থির করে নিতে হবে: "পরের দুটি টসসে আমরা পরপর দুটি মাথা পেতে পারি।"
আপনি বাজি ধরবেন যে ঘটনাটি ঘটবে নাকি তা ঘটবে না?
আসুন আমরা বলি যে কোনও ব্যক্তি একটি ছয় পক্ষের ডাই রোল করে এবং এর ফলাফল 1, 2, 3, 4, 5 বা 6 হয় 6. এছাড়াও, তিনি বলেছিলেন যে এটি যদি 3 এ অবতরণ করে তবে তিনি আপনাকে একটি বিনামূল্যে পাঠ্যপুস্তক দেবেন।
তারপরে অনানুষ্ঠানিকভাবে:
Frequentist বলতে হবে প্রতিটি ফলাফল ঘটছে একটি সমান 6 1 সুযোগ রয়েছে। তিনি সম্ভাব্যতা দীর্ঘমেয়াদী ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ থেকে প্রাপ্ত হিসাবে দেখেন।
Bayesian তবে এক সেকেন্ড অপেক্ষা কর বলত, আমি সেই ব্যক্তির জানেন, সে ডেভিড Blaine, একটি বিখ্যাত প্রতারক এর! আমার একটা অনুভূতি আছে যে সে কিছু একটা করে আছে। আমি সেখানে শুধুমাত্র এটি একটি 1% সুযোগ একটি 3 উপর অবতরণ যে বলতে যাচ্ছি কিন্তু আমি যে beliefe পুনরায় মূল্যায়ন এবং আরো কয়েকবার তিনি মারা ছুয়ে এটা পরিবর্তন করব। যদি আমি দেখতে পাই যে অন্যান্য সংখ্যাগুলি সমানভাবে প্রায়শই উঠে আসে তবে আমি পুনরাবৃত্তভাবে 1% থেকে কিছুটা উচ্চতর কিছুতে সুযোগ বাড়িয়ে দেব, অন্যথায় আমি এটিকে আরও কমিয়ে দেব। তিনি সম্ভাবনাটিকে কোনও প্রস্তাবের বিশ্বাসের ডিগ্রি হিসাবে দেখেন।
একটু মজা ...
এই সাইট থেকে:
http://www2.isye.gatech.edu/~brani/isyebayes/jokes.html
এবং একই সাইট থেকে, একটি দুর্দান্ত রচনা ...
"বেয়েসের উপপাদ্যের একটি স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা"
বায়েশিয়ানকে বাজি তৈরি করতে বলা হয়, যার মধ্যে এমন কিছু অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা থেকে উড়ন্তটি দ্রুত প্রাচীরের উপর হামাগুড়ি দেয় যা ওষুধের ফলে সবচেয়ে বেশি প্রাণ বাঁচায়, বা কোন বন্দীদের কারাগারে যেতে হবে। তার একটি হ্যান্ডেল সহ একটি বড় বাক্স রয়েছে। তিনি জানেন যে যদি তিনি তার ব্যক্তিগত মতামত সহ বাকী সমস্ত কিছু রাখেন এবং হ্যান্ডেলটি ঘুরিয়ে দেন তবে এটি তার পক্ষে সেরা সম্ভাব্য সিদ্ধান্ত নেবে।
ঘনঘন বিশেষজ্ঞকে রিপোর্ট লিখতে বলা হয়। নিয়মের একটি বড় কালো বই তাঁর আছে। যদি তাকে পরিস্থিতি সম্পর্কে একটি প্রতিবেদন তৈরি করতে বলা হয় তবে তার নিয়ম পুস্তকটি coveredেকে রেখেছে, তিনি বিধিগুলি অনুসরণ করতে পারেন এবং এত যত্ন সহকারে একটি প্রতিবেদন লিখতে পারেন যে এটি ভুল, সবচেয়ে খারাপ, এক বারে ১০০ (অথবা ২০ বারের এক বার, বা একটি) তার প্রতিবেদনের জন্য যা কিছু নির্দিষ্টকরণ রয়েছে তার সময় রয়েছে)।
ঘনঘনবাদী জানেন (কারণ তিনি এর উপর রিপোর্ট লিখেছেন) যে বায়েশিয়ান কখনও কখনও বাজি ধরে যে সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে যখন তার ব্যক্তিগত মতামত ভুল হয় তখন খারাপভাবে পরিণত হতে পারে। ঘনঘন বিশেষজ্ঞ এটিও জানেন (একই কারণেই) তিনি যদি প্রতিবার তার থেকে আলাদা হয়ে বায়েশিয়ানদের বিরুদ্ধে লড়াই করেন তবে দীর্ঘমেয়াদে তিনি হেরে যাবেন।
সরল ইংরেজিতে, আমি বলব যে বায়েশিয়ান এবং ফ্রিকোয়ালিস্ট যুক্তি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার দুটি ভিন্ন উপায় দ্বারা পৃথক করা হয়েছে:
সম্ভাবনা কী?
বেশিরভাগ পার্থক্যগুলি মূলত প্রতিটি প্রশ্নের এই প্রশ্নের জবাব কীভাবে দেয় সে সম্পর্কে মূলত ফুটে উঠবে কারণ এটি মূলত তত্ত্বের বৈধ প্রয়োগগুলির ডোমেনটি সংজ্ঞায়িত করে। এখন আপনি আরও প্রশ্ন উত্পন্ন না করে "প্লেইন ইংলিশ" এর শর্তে সত্যই উত্তর দিতে পারবেন না। আমার জন্য উত্তরটি (যেমন আপনি সম্ভবত অনুমান করতে পারেন)
সম্ভাবনা যুক্তিযুক্ত
আমার "অ-সরল ইংরেজী" কারণ এটি হ'ল প্রস্তাবগুলির ক্যালকুলাস সম্ভাবনার ক্যালকুলাসের একটি বিশেষ ঘটনা, যদি আমরা দ্বারা সত্য দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করি। অতিরিক্তভাবে, সম্ভাবনার ক্যালকুলাস প্রস্তাবগুলির ক্যালকুলাস থেকে নেওয়া যেতে পারে। এটি "বায়সিয়ান" যুক্তিটিকে সর্বাপেক্ষা ঘনিষ্ঠভাবে মেনে চলে - যদিও এটি প্রয়োগগুলিতে বায়সিয়ান যুক্তি প্রসারিত করার জন্য নীতিগুলি ছাড়াও সম্ভাব্যতা নির্ধারণের জন্য নীতিগুলি সরবরাহ করে। অবশ্যই, এটি ফলোআপ প্রশ্নের দিকে নিয়ে যায় "যুক্তি কী?" আমার কাছে, এই প্রশ্নের জবাব হিসাবে আমি যে নিকটতম জিনিসটি দিতে পারি তা হ'ল যুক্তি হ'ল যুক্তিযুক্ত ব্যক্তির সাধারণ জ্ঞানের রায়, প্রদত্ত অনুমানের একটি সেট "(যুক্তিযুক্ত ব্যক্তিটি কী? ইত্যাদি)। বায়েশিয়ান যুক্তিযুক্ত যুক্তিতে যুক্তিযুক্ত সমস্ত বৈশিষ্ট্য রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, যুক্তি আপনাকে কী ধরে নিতে হবে বা "একেবারে সত্য" তা আপনাকে জানায় না। এটি কেবল আপনাকে জানায় যে কীভাবে একটি প্রস্তাবের সত্য অন্যটির সত্যের সাথে সম্পর্কিত। সিদ্ধান্তে শুরু করার জন্য আপনাকে সর্বদা "অ্যাকোয়ামস" সহ একটি লজিক্যাল সিস্টেম সরবরাহ করতে হবে। এগুলিরও একই সীমাবদ্ধতা রয়েছে যে আপনি স্ববিরোধী অলক্ষেত্র থেকে স্বেচ্ছাসেবী ফলাফল পেতে পারেন। তবে "অ্যাকিমিয়ামস" পূর্বনির্ধারিত সম্ভাবনাগুলি ছাড়া আর কিছুই নয় যা সেট করা হয়েছে
ঘন ঘনবাদী যুক্তির জন্য আমাদের কাছে উত্তর রয়েছে:
সম্ভাবনা ফ্রিকোয়েন্সি হয়
যদিও আমি নিশ্চিত নই যে "ফ্রিকোয়েন্সি" এটি এখানে যেভাবে ব্যবহৃত হয় তাতে একটি সরল ইংরেজী শব্দ - সম্ভবত "অনুপাত" আরও ভাল শব্দ। আমি ঘন ঘনবাদী উত্তরে যুক্ত করতে চেয়েছিলাম যে কোনও ঘটনার সম্ভাবনাটিকে একটি বাস্তব, পরিমাপযোগ্য (পর্যবেক্ষণযোগ্য?) পরিমাণ বলে মনে করা হয়, যা ব্যক্তি / বস্তু যা এটি গণনা করছে তার থেকে স্বাধীনভাবে উপস্থিত রয়েছে exists তবে আমি এটি "সরল ইংরেজী" উপায়ে করতে পারিনি couldn't
সুতরাং সম্ভবত একটি পার্থক্যের একটি "সাধারণ ইংরেজী" সংস্করণটি হতে পারে যে ঘনত্ববাদী যুক্তি "পরম" সম্ভাবনাগুলি থেকে যুক্তি দেখানোর চেষ্টা করা হয়, তবে বায়সিয়ান যুক্তি "আপেক্ষিক" সম্ভাবনার সম্ভাবনা থেকে যুক্তির চেষ্টা।
আর একটি পার্থক্য হ'ল ঘনত্ববাদী ভিত্তিগুলি আপনি কীভাবে তত্ত্বের বিমূর্ত গণিতের মধ্যে আসল বিশ্বের সমস্যাটি অনুবাদ করেন তাতে আরও অস্পষ্ট। তত্ত্বটিতে "এলোমেলো ভেরিয়েবল" ব্যবহারের একটি ভাল উদাহরণ - তাদের গণিতের বিমূর্ত বিশ্বে একটি সংক্ষিপ্ত সংজ্ঞা রয়েছে তবে কিছু পর্যবেক্ষণকৃত পরিমাণটি "এলোমেলো" বা না তা সিদ্ধান্ত নিতে কোনও দ্ব্যর্থহীন পদ্ধতি নেই can পরিবর্তনশীল "।
বায়সিয়ান যুক্তি উপায়ে, একটি "এলোমেলো ভেরিয়েবল" ধারণাটি প্রয়োজনীয় নয়। একটি সম্ভাবনার বন্টন একটি পরিমাণে বরাদ্দ করা হয় কারণ এটি অজানা - যার অর্থ এটি আমাদের কাছে থাকা তথ্য থেকে যৌক্তিকভাবে বাদ দেওয়া যায় না। এটি পর্যবেক্ষণযোগ্য পরিমাণ এবং তত্ত্বের মধ্যে একবারে একটি সহজ সংযোগ সরবরাহ করে - "অজানা হওয়া" দ্ব্যর্থহীন।
উপরোক্ত উদাহরণে আপনি এই দুটি ভাবনার আরও একটি পার্থক্য দেখতে পারেন - "এলোমেলো" বনাম "অজানা"। "এলোমেলোতা" এমনভাবে বানানো হয় যে "এলোমেলোতা" দেখে মনে হয় এটি প্রকৃত পরিমাণের সম্পত্তি। বিপরীতে, "অজানা হওয়া" নির্ভর করে আপনি যে পরিমাণ ব্যক্তির বিষয়ে জিজ্ঞাসা করছেন তার উপর নির্ভর করে - সুতরাং এটি বিশ্লেষণ করার পরিসংখ্যানবিদদের সম্পত্তি। এটি প্রায়শই প্রতিটি তত্ত্বের সাথে যুক্ত "উদ্দেশ্য" বনাম "বিষয়গত" বিশেষণগুলির উত্থান দেয়। এটি সহজেই দেখানো যায় যে "এলোমেলোতা" কিছু আদর্শ উদাহরণগুলির সম্পত্তি হতে পারে না, কেবল দুজন ঘন ঘন বিশেষজ্ঞকে জিজ্ঞাসা করে একই পরিমাণ সম্পর্কে বিভিন্ন তথ্য দেওয়া হয় যা এর "এলোমেলো" কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য। একটি হ'ল সাধারণ বের্নোল্লি উরন: অঙ্কন করার সময় ঘন ঘন 1 টি চোখের পাতায় পড়ে থাকে, যেখানে ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ঘন ist যদি "এলোমেলোতা" এর ঘোষণাটি কলসটির বলগুলির সম্পত্তি হয়, তবে এটি ঘনত্ববাদী 1 এবং 2 এর বিভিন্ন জ্ঞানের উপর নির্ভর করতে পারে না - এবং সেইজন্য দু'জন ঘনঘন বিশেষজ্ঞকে "এলোমেলো" বা "এলোমেলো নয়" একই ঘোষণা দেওয়া উচিত ।
বাস্তবে, আমি মনে করি ইস্যুটির চারপাশের অনেকগুলি দর্শন কেবলমাত্র গ্র্যান্ড্যান্ড্যান্ডিং। এটি বিতর্ক খারিজ করার জন্য নয়, তবে এটি একটি সতর্কতার কথা। কখনও কখনও, ব্যবহারিক বিষয়গুলি অগ্রাধিকার নেয় - আমি নীচে একটি উদাহরণ দেব।
এছাড়াও, আপনি খুব সহজেই তর্ক করতে পারেন যে দুটিরও বেশি পদ্ধতির রয়েছে:
একজন প্রবীণ সহকর্মী সম্প্রতি আমাকে স্মরণ করিয়ে দিয়েছিলেন যে "প্রচলিত ভাষার বহু লোক ঘনত্ববাদী এবং বায়সিয়ান সম্পর্কে কথা বলেন। আমি মনে করি আরও বৈধ পার্থক্য সম্ভাবনা-ভিত্তিক এবং ঘন ঘনবাদী। সর্বাধিক সম্ভাবনা এবং বায়েশিয়ান উভয় পদ্ধতিই সম্ভাবনার নীতিটি মেনে চলে যদিও ঘন ঘনবাদী পদ্ধতিগুলি তা করে না। "
আমি খুব সাধারণ ব্যবহারিক উদাহরণ দিয়ে শুরু করব:
সুতরাং, পরীক্ষাটি 100% নির্ভুল বা 95% সঠিক, রোগী সুস্থ বা অসুস্থ কিনা তার উপর নির্ভর করে। একসাথে নেওয়া, এর অর্থ পরীক্ষাটি কমপক্ষে 95% নির্ভুল।
এ পর্যন্ত সব ঠিকই. এগুলি একটি ঘন ঘনবাদী দ্বারা বিবৃতি যে হবে। এই বিবৃতি বুঝতে সহজ এবং সত্য। একটি 'ঘনঘনবাদী ব্যাখ্যা' নিয়ে ঝাঁকুনির দরকার নেই।
আপনি যখন জিনিসগুলি ঘুরিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করেন তবে জিনিসগুলি আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে। পরীক্ষার ফলাফল দেওয়া, আপনি রোগীর স্বাস্থ্য সম্পর্কে কী শিখতে পারেন? নেতিবাচক পরীক্ষার ফলাফল দেওয়া, রোগী স্পষ্টতই সুস্থ, কারণ কোনও মিথ্যা নেতিবাচকতা নেই।
তবে পরীক্ষাটি ইতিবাচক হওয়ার ক্ষেত্রে আমাদের অবশ্যই বিবেচনা করতে হবে। পরীক্ষাটি ইতিবাচক ছিল কারণ রোগী আসলে অসুস্থ ছিল, নাকি এটি মিথ্যা ইতিবাচক ছিল? এখানেই ঘন ঘন এবং বায়েশিয়ানরা বিভক্ত হয়। প্রত্যেকেই একমত হবে যে এই মুহুর্তে এর উত্তর দেওয়া যাবে না। ঘনঘনবাদী উত্তর দিতে অস্বীকার করবে। বায়েশিয়ান আপনাকে উত্তর দেওয়ার জন্য প্রস্তুত হবে, তবে আপনাকে প্রথমে বায়েশিয়ানকে দিতে হবে - অর্থাত্ রোগীদের কত অনুপাত অসুস্থ তা বলুন।
পুনরুদ্ধার করতে, নিম্নলিখিত বিবৃতিগুলি সত্য:
আপনি যদি এর মতো বিবৃতিতে সন্তুষ্ট হন তবে আপনি ঘনত্ববাদী ব্যাখ্যার ব্যবহার করছেন। আপনি কী ধরণের সমস্যা দেখছেন তার উপর নির্ভর করে এটি প্রকল্প থেকে প্রকল্পে পরিবর্তিত হতে পারে।
তবে আপনি বিভিন্ন বিবৃতি দিতে এবং নিম্নলিখিত প্রশ্নের উত্তর দিতে চাইতে পারেন:
এটির জন্য পূর্ব এবং একটি বায়সিয়ান পদ্ধতির প্রয়োজন। এটিও খেয়াল করুন যে এটি চিকিত্সকের আগ্রহের একমাত্র প্রশ্ন। ডাক্তার বলবেন "আমি জানি যে রোগীরা হয় ইতিবাচক ফলাফল পাবে বা নেতিবাচক ফলাফল পাবে। আমিও এখন যে নেতিবাচক ফলাফলের অর্থ রোগী সুস্থ এবং তাকে বাড়িতে পাঠানো যেতে পারে। এখন আমার মধ্যে আগ্রহী একমাত্র রোগীই তাদের পেয়েছেন একটি ইতিবাচক ফলাফল - তারা অসুস্থ ?. "
সংক্ষিপ্তসার হিসাবে: উদাহরণস্বরূপ উদাহরণস্বরূপ, বায়েসিয়ান ঘনঘনবাদী যা বলেছিল তার সাথে একমত হবে। তবে বায়েশীয়রা যুক্তি দেখান যে ঘন ঘনবাদীর বক্তব্যগুলি সত্য হলেও এটি খুব কার্যকর নয়; এবং তর্ক করবে যে দরকারী প্রশ্নগুলির উত্তর কেবল পূর্বের সাথে দেওয়া যেতে পারে।
একজন বার্ষিকী প্যারামিটারের প্রতিটি সম্ভাব্য মান (এইচ বা এস) বিবেচনা করে বিবেচনা করবেন এবং জিজ্ঞাসা করবেন "যদি প্যারামিটারটি এই মানের সমান হয় তবে আমার পরীক্ষার সঠিক হওয়ার সম্ভাবনা কী?"
একজন বায়েসিয়ান পরিবর্তে প্রতিটি সম্ভাব্য পর্যবেক্ষণ করা মান (+ বা -) বিবেচনা করবে এবং জিজ্ঞাসা করবে "যদি আমি ভাবছি আমি কেবল এই মানটি পর্যবেক্ষণ করেছি, তবে এইচ-বনাম-এস এর শর্তাধীন সম্ভাবনা সম্পর্কে আমাকে কী বলে?"
For sick patients, the test is NOT very accurate.চাও?
বায়েশিয়ান এবং ঘন ঘনসংখ্যক পরিসংখ্যানগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ যে এগুলি অতীতের ঘটনাগুলির উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ঘটনাগুলির সম্ভাবনা নির্ধারণের দুটি সীমাবদ্ধ মামলা এবং একটি অনুমিত মডেল হিসাবে বোঝা যায়, যদি কেউ স্বীকার করে যে খুব বড় সংখ্যক পর্যবেক্ষণের সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে, কোনও অনিশ্চয়তা সিস্টেমটি রয়ে গেছে, এবং এই অর্থে খুব বড় সংখ্যক পর্যবেক্ষণগুলি মডেলের পরামিতিগুলি জানার সমান।
ধরুন আমরা কিছু পর্যবেক্ষণ করেছি, উদাহরণস্বরূপ, 10 মুদ্রা ফ্লিপের ফলাফল। বায়েশিয়ার পরিসংখ্যানগুলিতে, আপনি যা পর্যবেক্ষণ করেছেন সেখান থেকে আপনি শুরু করেন এবং তারপরে আপনি ভবিষ্যতের পর্যবেক্ষণ বা মডেল পরামিতিগুলির সম্ভাবনাটি মূল্যায়ন করেন। ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলিতে, আপনি প্রচুর পরিমাণে পর্যবেক্ষণের দৃশ্যের কথা ধরে রেখে সত্যের একটি ধারণা (অনুমান) থেকে শুরু করেন, যেমন, মুদ্রা নিরপেক্ষ এবং 50% মাথা আপ দেয়, যদি আপনি এটি বহুবার ফেলে দেন তবে। বিপুল সংখ্যক পর্যবেক্ষণের এই দৃশ্যের উপর ভিত্তি করে (= হাইপোথিসিস) আপনি যা করেছেন তার মতো পর্যবেক্ষণ করার ফ্রিকোয়েন্সি মূল্যায়ণ করেন, অর্থাত্, 10 মুদ্রা উল্টানোর বিভিন্ন ফলাফলের ফ্রিকোয়েন্সি। কেবলমাত্র তখনই আপনি আপনার আসল ফলাফলটি গ্রহণ করেন, এটি সম্ভাব্য ফলাফলের ফ্রিকোয়েন্সিয়ের সাথে তুলনা করুন এবং সিদ্ধান্ত নিন যে উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি সহ এমনটি প্রত্যাশিত those যদি এটি হয় তবে আপনি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন যে তৈরি করা পর্যবেক্ষণগুলি আপনার পরিস্থিতিতে (= অনুমান) বিরোধী নয়। অন্যথায়, আপনি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছেন যে তৈরি করা পর্যবেক্ষণগুলি আপনার পরিস্থিতিতে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয় এবং আপনি অনুমানটিকে প্রত্যাখ্যান করেন।
সুতরাং বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান যা পর্যবেক্ষণ করা হয়েছে তার থেকে শুরু হয় এবং সম্ভাব্য ভবিষ্যতের ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করে। ক্রমাগতবাদী পরিসংখ্যানগুলি কোনও কিছু ধরে নিলে কী পরিলক্ষিত হবে তার একটি বিমূর্ত प्रयोग দিয়ে শুরু হয় এবং কেবল তখনই বিমূর্ত পরীক্ষার ফলাফলগুলি আসলে যা পর্যবেক্ষণ করা হয়েছিল তার সাথে তুলনা করে। অন্যথায় দুটি পন্থা সামঞ্জস্যপূর্ণ। তারা উভয় কিছু পর্যবেক্ষণ তৈরি বা অনুমানের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা মূল্যায়ন করে।
আমি এটি আরও আনুষ্ঠানিক উপায়ে লিখতে শুরু করেছি:
ঘনত্ববাদী অনুক্রমের একটি বিশেষ প্রয়োগ এবং তদ্বিপরীত হিসাবে বায়েশিয়ান অনুমিতি স্থিতি করা। figshare।
http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.867707
পাণ্ডুলিপিটি নতুন। আপনি যদি এটি পড়েন, এবং মন্তব্যগুলি করেন তবে দয়া করে আমাকে জানান।
আমি বলব যে তারা সম্ভাব্যতাকে বিভিন্ন উপায়ে দেখে। বায়েশিয়ান ব্যক্তিগত এবং এটি অজানা প্যারামিটারগুলির সম্ভাব্য মানগুলির উপর পূর্বের সম্ভাব্যতা বন্টনকে সংজ্ঞায়িত করার জন্য একটি অগ্রাধিকার বিশ্বাসকে ব্যবহার করে। সুতরাং তিনি ডিফিনেটির মতো সম্ভাবনার তত্ত্বের উপর নির্ভর করেন। ঘনত্ববাদী সম্ভাব্যতাটিকে এমন কিছু হিসাবে দেখেন যা একটি পর্যবেক্ষণের অনুপাতের ভিত্তিতে সীমাবদ্ধ ফ্রিকোয়েন্সি সহ করতে হয়। এটি কোলমোগোরভ এবং ফন মাইজিস দ্বারা বিকাশিত সম্ভাবনার তত্ত্বের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।
একটি বার্ষিকী কেবল সম্ভাবনা ফাংশনটি ব্যবহার করে প্যারামিট্রিক ইনফারেন্সন করেন। একজন বায়েশিয়ান এটি গ্রহণ করে এবং পূর্বের সাথে গুণিত করে এবং উত্তরের জন্য বিতরণ ব্যবহার করে যা তিনি অনুমানের জন্য ব্যবহার করেন normal
আমি এই প্রশ্নের উত্তর দিতে হয় frequentists তারা যা প্রত্যাশিত তথ্য তারা দেখে তুলনা করুন। এটি হ'ল কীভাবে ঘন ঘন কিছু ঘটতে হবে সে সম্পর্কে তাদের মানসিক মডেল রয়েছে এবং তারপরে ডেটা দেখুন এবং এটি কতবার ঘটেছিল। উদাহরণস্বরূপ, তারা যে মডেলটি বেছে নিয়েছে তা দেখে তারা কতটা সম্ভব সম্ভাব্য।
অন্যদিকে, বায়েশিয়ান লোকেরা তাদের মানসিক মডেলগুলি একত্রিত করে। এটি হ'ল তাদের পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে একটি মডেল রয়েছে যা তাদের কীভাবে ডেটা দেখতে হবে তা বলে দেয় এবং তারপরে তারা কিছু `` উত্তরোত্তর '' বিশ্বাসকে মীমাংসার জন্য পর্যবেক্ষণ করা ডেটার সাথে এটি একত্রিত করে। অর্থাত্, তারা যে মডেলটি বেছে নিতে চায় তার সম্ভাব্যতা তারা খুঁজে পেয়েছে data
ঘনঘনবাদী: প্রকৃতির প্রকৃত অবস্থাটি। যদি আমি অভ্যাসগতভাবে বিশ্লেষণগুলি এমনভাবে করি তবে আমার উত্তরগুলির 95% সঠিক হবে।
বেয়েসিয়ান: সত্যিকারের উত্তরটির 95% সম্ভাবনা রয়েছে .... আমি যে ভিত্তিতে আপনি আমাকে যে তথ্য দিয়েছিলেন এবং সত্যটি কী তা আমাদের পূর্বে অনুমানের সংমিশ্রণের ভিত্তিতে তৈরি করেছি।
ঘনঘনবাদী: পাশা উপর বাজি। কেবল পাশার মূল্যই সিদ্ধান্তটি নির্ধারণ করবে: আপনি নিজের বাজিটি জিতেন বা করেন না। একা সুযোগের উপর নির্ভর করে।
বেয়েসিয়ান: টেক্সাস হোল্ড'ম পোকার খেলছে। আপনি কেবলমাত্র আপনার দুটি কার্ড দেখেন। টেবিলে থাকা অন্যান্য খেলোয়াড়দের সম্পর্কে আপনার কিছু জ্ঞান আছে। ফ্লপ, টার্ন এবং নদীতে জয়ের সম্ভাব্যতা আপনাকে সামঞ্জস্য করতে হবে এবং সম্ভবত খেলোয়াড়রা কী বাকি আছে। তারা প্রায়ই bluff না? তারা কি আগ্রাসী বা প্যাসিভ খেলোয়াড়? এইগুলি আপনি কী করবেন তা স্থির করবে। আপনি যে প্রথম দুটি হ্যান্ডকার্ড পেয়েছিলেন কেবল তার সম্ভাবনাই নয়, এটি আপনি জিতবেন কি না তা সিদ্ধান্ত নেবে।
ঘন ঘন পোকার খেলার অর্থ হ'ল প্রতিটি খেলোয়াড় শুরুতে হাত দেখায় এবং ফ্লপ, টার্ন এবং রিভার কার্ডগুলি দেখানোর আগে বাজি বা ভাঁজ করে। এখন এটি কেবল সুযোগের উপর নির্ভর করে আপনি জিতবেন কি না।
বলুন, আপনি যদি মাথাব্যথা ধরেন এবং কোনও ডাক্তারের সাথে যান তবে। মনে করুন, চিকিৎসকের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে মাথাব্যথার জন্য দুটি কারণ রয়েছে, # 1 মস্তিষ্কের টিউমার (একটি মূল কারণ যা সময়ের 99% মাথাব্যথা তৈরি করে), এবং # 2 ঠান্ডা (এমন একটি কারণ যা খুব কম রোগীদের মধ্যে মাথাব্যথা তৈরি করতে পারে) ।
তারপরে ফ্রিকোয়েন্সিস্ট পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে কোনও চিকিত্সকের সিদ্ধান্তগুলি হ'ল, আপনার মস্তিষ্কের টিউমার হয়েছে।
বায়েশিয়ান পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে চিকিত্সকদের সিদ্ধান্ত আপনাকে বলবে যে আপনি শীত পেয়েছেন (এমনকি যদি মাত্র 1% ঠান্ডা মাথা ব্যথার কারণ হয়)
একটি পুরুষ বিড়াল এবং একটি মহিলা বিড়াল 70 দিনের জন্য পর্যাপ্ত খাবার এবং জল সহ একটি স্টিলের চেম্বারে লিখিত থাকে।
একজন ফ্রিকোয়েন্সিস্ট বলতেন, ফাইলেসগুলির গড় গর্ভধারণের সময়কাল 66 66 দিন হয়, যখন বিড়ালদের কলম করা হয়েছিল তখন মহিলাটি উত্তাপে ছিল এবং উত্তাপে একবারে সে ৪ থেকে days দিনের জন্য বারবার সঙ্গম করবে। যেহেতু প্রচুর প্রচারণার সম্ভাবনা রয়েছে এবং গর্ভধারণের জন্য পর্যাপ্ত পর্যাপ্ত সময় ছিল, তাই সমস্যাগুলি হ'ল, 70 দিনের দিন বাক্সটি খোলার পরে নবজাতকের বিড়ালছানাগুলির একটি লিটার রয়েছে।
একজন বায়েশিয়ান বলবেন, আমি শুনলাম কিছু মারাত্মক মারভিনভিন গেই বাক্স থেকে প্রথম দিন থেকে এসেছিল এবং তারপরে আজ সকালে বাক্স থেকে অনেক বিড়ালছানা জাতীয় শব্দ শুনতে পেয়েছি। সুতরাং বিড়ালের পুনরুত্পাদন সম্পর্কে বেশি কিছু না জেনে, প্রতিক্রিয়াগুলি হ'ল, যখন 70 দিনের দিন বাক্সটি খোলা হয়, সেখানে নবজাতকের বিড়ালছানাগুলির একটি লিটার থাকে।