প্রদত্ত অনুমানের সমস্যার জন্য, আমরা জানি যে একটি বয়েশিয়ান পদ্ধতির সাধারণত উভয়ই ফর্ম এবং ফ্যাসোনিস্ট পদ্ধতির ফলাফলগুলির মধ্যে পৃথক হয়। ঘনঘন বিশেষজ্ঞরা (সাধারণত আমাকে অন্তর্ভুক্ত করেন) প্রায়শই নির্দেশ করে যে তাদের পদ্ধতিগুলির জন্য পূর্বের প্রয়োজন হয় না এবং তাই "রায় পরিচালিত" এর চেয়ে "ডেটা চালিত"। অবশ্যই, বায়েশিয়ানরা অ-তথ্যমূলক প্রিরিয়ারগুলিকে ইঙ্গিত করতে পারে, বা বাস্তববাদী হিসাবে, কেবল একটি সত্যই বিচ্ছুরণ আগে ব্যবহার করতে পারে।
আমার উদ্বেগ, বিশেষত আমার অনুপ্রবেশবাদী উদ্দেশ্যমূলকতার দিকে ধোঁয়াশা দেওয়ার ইঙ্গিত অনুভব করার পরে, সম্ভবত আমার উদ্দেশ্যমূলক "উদ্দেশ্য" পদ্ধতিগুলি কিছুটা অস্বাভাবিক পূর্বের এবং ডেটা মডেল থাকা সত্ত্বেও, একটি বায়েশিয়ার কাঠামোয় তৈরি করা যেতে পারে। যে ক্ষেত্রে, আমি শুধু উদাসীন ভ্রান্ত পূর্বে এর জ্ঞানহীন নই এবং মডেল আমার frequentist পদ্ধতি বোঝা ?
যদি একটি Bayesian যেমন একটি সূত্র উল্লেখ, আমি মনে করি আমার প্রথম প্রতিক্রিয়া বলতে হবে "ওহ, এটা এর সুন্দর তা করতে পারে, কিন্তু আমি যে না মনে সমস্যাটি সম্পর্কে!"। যাইহোক, যারা বজায় রাখে আমি মনে করি এটি সম্পর্কে, অথবা আমি কিভাবে এটা প্রণয়ন। যদি আমার পদ্ধতিটি কোনও বায়েশিয়ান মডেলের সাথে পরিসংখ্যানগত / গাণিতিক সমতুল্য হয় তবে আমি স্পষ্টভাবে ( অজান্তে !) বায়েশিয়ান অনুমান সম্পাদন করছি।
নীচে আসল প্রশ্ন
এই উপলব্ধিটি চোরাচালানের কোনও প্রলোভনকে যথেষ্ট পরিমাণে হ্রাস করে। তবে, আমি নিশ্চিত নই যে এটির সত্য যে বায়সীয় দৃষ্টান্তটি সমস্ত ঘনত্ববাদী পদ্ধতিগুলিকে সামঞ্জস্য করতে পারে (আবার, যদি বায়েশিয়ান উপযুক্ত পূর্ব এবং সম্ভাবনা বেছে নেয়) । আমি জানি বিপরীতটি হয় মিথ্যা।
আমি এটি জিজ্ঞাসা করছি কারণ আমি সম্প্রতি শর্তসাপেক্ষ অনুমান সম্পর্কে একটি প্রশ্ন পোস্ট করেছি, যা আমাকে নিম্নলিখিত কাগজে নিয়ে গেছে: এখানে (দেখুন ৩.৯.৫.৩..9..6)
তারা বসুর সুপরিচিত ফলাফলটি উল্লেখ করেছেন যে "প্রাসঙ্গিক উপসেট" সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক কিনা তা জিজ্ঞাসা করে একাধিক আনুষঙ্গিক পরিসংখ্যান থাকতে পারে । আরও খারাপ, তারা দুটি উদাহরণ দেখায় যেখানে আপনার কাছে একটি অনন্য সহায়ক পরিসংখ্যান থাকলেও এটি অন্যান্য প্রাসঙ্গিক উপগ্রহের উপস্থিতি দূর করে না eliminate
তারা এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছে যে কেবল বায়েশিয়ান পদ্ধতি (বা তাদের সমতুল্য পদ্ধতিগুলি) এই সমস্যাটি এড়াতে পারে, অযৌক্তিক শর্তসাপেক্ষ অনুমানের অনুমতি দেয়।
বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান অনুবর্তনীয় পরিসংখ্যান - এটি এই গ্রুপের কাছে আমার প্রশ্ন এটি নাও হতে পারে । তবে এটি প্রদর্শিত হয় যে দুটি দৃষ্টান্তগুলির মধ্যে মৌলিক পছন্দ লক্ষ্যগুলির চেয়ে দর্শনে কম থাকে: আপনার কি উচ্চ শর্তযুক্ত সঠিকতা বা নিম্ন শর্তহীন ত্রুটি দরকার:
উচ্চতর শর্তযুক্ত নির্ভুলতা প্রযোজ্য বলে মনে হয় যখন আমাদের একটি একক উদাহরণ বিশ্লেষণ করতে হয় - আমরা এই নির্দিষ্ট অনুক্রমের জন্য সঠিক হতে চাই, যদিও এই পদ্ধতিটি পরবর্তী ডেটাসেটের (হাইপার-কন্ডিশনালিটি / বিশেষায়িতকরণ) জন্য উপযুক্ত বা সঠিক নাও হতে পারে despite
নিম্নতর শর্তযুক্ত ত্রুটিটি উপযুক্ত যখন আমরা কিছু ক্ষেত্রে শর্তাধীন ভুল তথ্যসূত্রগুলি প্রস্তুত করতে ইচ্ছুক থাকি, যতক্ষণ না আমাদের দীর্ঘকালীন ত্রুটিটি হ্রাস করা বা নিয়ন্ত্রণ করা হয়। সত্যিই, এটি লেখার পরেও আমি নিশ্চিত না যে আমি কেন এটি চাইব যদি না আমি সময়ের জন্য স্ট্র্যাপ না করে বা কোনও বায়সীয় বিশ্লেষণ করতে না পারি ... হুমম্ম।
আমি সম্ভাবনা-ভিত্তিক ফ্যাসোনিস্ট অনুমানের পক্ষে থাকি, যেহেতু আমি সম্ভাব্যতা ফাংশন থেকে কিছু (অ্যাসিপটোটিক / আনুমানিক) শর্ত অর্জন করি তবে পূর্বের সাথে কিছু করার দরকার নেই - তবে, আমি বয়েসিয়ান অনুমানের সাথে ক্রমবর্ধমান আরামদায়ক হয়ে উঠছি, বিশেষত যদি আমি ছোট নমুনা অনুক্রমের জন্য পূর্ববর্তী নিয়মিত পদটি দেখতে পাচ্ছি ।
একপাশে দুঃখিত। আমার মূল সমস্যার জন্য যে কোনও সহায়তা প্রশংসিত।
