আমি নিশ্চিত নই যে এই প্রশ্নটি কোথায়: ক্রস ভ্যালিডেটেড, বা কর্মক্ষেত্র। তবে আমার প্রশ্নটি পরিসংখ্যানের সাথে অস্পষ্টভাবে সম্পর্কিত।
"প্রশ্ন বিজ্ঞান ইন্টার্ন" হিসাবে কাজ করার সময় এই প্রশ্নটি (বা আমার মনে হয় প্রশ্নগুলি) উত্থাপিত হয়েছিল। আমি এই লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটি তৈরি করছিলাম এবং অবশিষ্ট প্লটটি পরীক্ষা করছিলাম। আমি হেটেরোসেকস্টাস্টিটির স্পষ্ট লক্ষণ দেখেছি। আমার মনে আছে যে হেটেরোস্কেস্টাস্টিটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং টি-টেস্টের মতো অনেক পরীক্ষার পরিসংখ্যানকে বিকৃত করে। তাই আমি ভারতে সর্বনিম্ন স্কোয়ার ব্যবহার করেছি, আমি কলেজে যা শিখেছি তা অনুসরণ করে। আমার পরিচালক তা দেখেছিলেন এবং আমাকে তা না করার পরামর্শ দিয়েছিলেন কারণ "আমি বিষয়গুলিকে জটিল করে তুলছিলাম", যা মোটেও আমার পক্ষে খুব দৃinc় বিশ্বাসযোগ্য কারণ ছিল না।
আর একটি উদাহরণ হ'ল "একটি ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল অপসারণের কারণ এর পি-মান তুচ্ছ"। হতে হবে, এই পরামর্শটি কেবলমাত্র যৌক্তিক দৃষ্টিকোণ থেকে বোঝা যায় না। আমি যা শিখেছি তা অনুসারে, তুচ্ছ পি-মান বিভিন্ন কারণে হতে পারে: সুযোগ, ভুল মডেল ব্যবহার করা, অনুমানগুলি লঙ্ঘন করা ইত্যাদি etc.
তবুও অন্য উদাহরণটি হ'ল, আমি আমার মডেলটি মূল্যায়ন করতে কে-ফোল্ড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করেছি। ফলাফল অনুসারে, সি ভি এম ও ডি ই এল 2 এর চেয়ে বেশ ভাল । তবে আমাদের কাছে মডেল 1 এর জন্য কম আর 2 রয়েছে এবং কারণটির সাথে বাধা দেওয়ার কিছু আছে । আমার তত্ত্বাবধায়ক যদিও মডেল 2 পছন্দ করেন বলে মনে হয় কারণ এটির আর 2 বেশি । তার কারণগুলি (যেমন আর 2) মজবুত, বা ক্রস-বৈধতা মেশিন লার্নিং অ্যাপ্রোচ, পরিসংখ্যানিক পদ্ধতির নয়) কেবল আমার মন পরিবর্তন করার পক্ষে যথেষ্ট দৃinc়প্রত্যয়ী বলে মনে হয় না।
সবে কলেজ থেকে স্নাতক প্রাপ্ত কেউ হিসাবে আমি খুব বিভ্রান্ত। বাস্তব বিশ্বের সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য সঠিক পরিসংখ্যান প্রয়োগ করার বিষয়ে আমি খুব আগ্রহী, তবে নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে কোনটি সত্য তা আমি জানি না:
- আমি নিজে যে পরিসংখ্যান শিখেছি তা কেবল ভুল, তাই আমি কেবল ভুল করছি।
- সংস্থাগুলিতে তাত্ত্বিক পরিসংখ্যান এবং বিল্ডিং মডেলের মধ্যে বিশাল পার্থক্য রয়েছে। এবং যদিও পরিসংখ্যান তত্ত্ব সঠিক, লোকেরা কেবল এটি অনুসরণ করে না।
- ব্যবস্থাপক সঠিকভাবে পরিসংখ্যান ব্যবহার করছেন না।
4/17/2017 এ আপডেট করুন: আমি পিএইচডি করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি পরিসংখ্যান মধ্যে। আপনার উত্তরের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ।