আমার প্রথমে বায়েশিয়ান বা ঘন ঘন পরিসংখ্যান শেখানো উচিত?

Question

আমি আমার ছেলেদের, বর্তমানে উচ্চ বিদ্যালয়ে, পরিসংখ্যান বোঝার জন্য সাহায্য করছি এবং আমি তত্ত্বের কিছু ঝলক উপেক্ষা না করে কিছু সহজ উদাহরণ দিয়ে শুরু করার বিষয়ে বিবেচনা করছি।

আমার লক্ষ্য হ'ল তাদের পরিসংখ্যান এবং পরিমাণগত শিক্ষার দিকে আরও আগ্রহী হওয়ার জন্য তাদের আগ্রহকে উত্সাহিত করার জন্য, স্ক্র্যাচ থেকে পরিসংখ্যানগুলি শিখতে সবচেয়ে স্বজ্ঞাত তবে যন্ত্রের মতো গঠনমূলক পন্থা দেওয়া।

যদিও শুরুর আগে আমার খুব সাধারণ প্রভাব সহ একটি বিশেষ প্রশ্ন রয়েছে:

আমাদের কি বায়েশিয়ান বা ঘন ঘন কাঠামো ব্যবহার করে পরিসংখ্যান শেখানো শুরু করা উচিত?

চারপাশে গবেষণা করে আমি দেখেছি যে একটি সাধারণ পদ্ধতির ঘন ঘন ঘনতান্ত্রিক পরিসংখ্যানগুলির সংক্ষিপ্ত ভূমিকা এবং তারপরে বায়েশিয়ার পরিসংখ্যানের (যেমন স্ট্যাংল ) গভীরতর আলোচনা শুরু হয় ।

Comments

আপনার প্রশ্নের আরও প্রসঙ্গ ছাড়াই উত্তর দেওয়া কঠিন। আপনি কী অর্জন করতে চান?

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা 25'17

বাচ্চাদের বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান শেখানো খারাপ প্যারেন্টিং যা তাদের ভদকা orালা বা সিগার জ্বালিয়ে দেওয়া সমান। নোট করুন যে ভদকা এবং সিগার উভয়ই প্রাপ্তবয়স্কদের জন্য ঠিক আছে যতক্ষণ না তারা তাদের নিজের দ্বারা আবিষ্কার করেন

— ਅਕশাকাল

@ আকসাল আমি ভোডকা চুমুক দেওয়ার সময় এবং হাফানদের বাড়াতে গিয়ে বায়েস উপপাদ্যটি শেখানোর পরিকল্পনা করছিলাম ... ;-)

— জো_74৪

বাচ্চাদের কয়েক বছরের জন্য বেইসিয়ান স্ট্যাটাস থেকে দূরে রাখার এটি একটি ভাল উপায়। আপনি তাদের বলুন যে এটি কেবল বেয়েসের উপপাদ্য অ্যাপ্লিকেশন।

— ঘনত্ববাদী

নেট সিলভারের বই "দ্য সিগন্যাল অ্যান্ড নয়েজ" তরুণদের বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান শেখানোর ক্ষেত্রে একটি মামলা করেছে।

— লয়েড ক্রিসমাস

Answer 1

বায়েশিয়ার পরিসংখ্যান এবং ঘন ঘন পরিসংখ্যান উভয়ই সম্ভাবনা তত্ত্বের ভিত্তিতে তৈরি, তবে আমি বলব যে প্রাক্তনটি শুরু থেকেই তত্ত্বের উপর বেশি নির্ভরশীল। অন্যদিকে, নিশ্চয় বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান ধারণা একটি আস্থা ব্যবধান যে এর চেয়ে আরও বেশি ধারণাসম্পন্ন হয়, একবার ছাত্র সম্ভাব্যতা ধারণার একটি ভাল বোঝার আছে। সুতরাং, আপনি যা-ই চয়ন করুন না কেন, আমি প্রথমে পাশবিক, কার্ড, রুলেট, মন্টি হল প্যারাডক্স ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে examples সমস্ত উদাহরণগুলির সাথে তাদের সম্ভাবনা ধারণাগুলি শক্তিশালী করার পক্ষে তাদের সমর্থন করি ..

খাঁটি ইউটিলিটিভ পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে আমি একটি পদ্ধতির বা অন্যটি বেছে নেব: তারা কি স্কুলে ঘন ঘনবাদী বা বায়সিয়ান পরিসংখ্যান অধ্যয়ন করার বেশি সম্ভাবনা রাখে? আমার দেশে তারা অবশ্যই প্রথমে ঘনঘনবাদী কাঠামোটি শিখবে (এবং শেষ: উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান শেখানো কখনও শুনেনি, একমাত্র সুযোগ হয় বিশ্ববিদ্যালয়ে বা তারপরে, স্ব-অধ্যয়নের মাধ্যমে)। আপনার মধ্যে এটি অন্যরকম হতে পারে। মনে রাখবেন যে তাদের যদি এনএইচএসটি (নাল হাইপোথিসিস সিগনিফাইজেন্ট টেস্টিং) এর সাথে মোকাবিলা করার প্রয়োজন হয়, যা ঘন ঘনবাদী পরিসংখ্যান, আইএমওর প্রেক্ষাপটে আরও স্বাভাবিকভাবেই উদ্ভূত হয়। অবশ্যই আপনি বায়েশিয়ান কাঠামোর ক্ষেত্রেও অনুমানগুলি পরীক্ষা করতে পারেন, তবে এমন অনেক শীর্ষস্থানীয় বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানবিদ আছেন যারা ঘন ঘনবাদী বা বায়েশিয়ার কাঠামোর অধীনে (উদাহরণস্বরূপ, কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয় থেকে অ্যান্ড্রু গেলম্যান) NHST ব্যবহার না করার পক্ষে মোটেও সমর্থন করেন।

অবশেষে, আমি আপনার দেশে উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের স্তর সম্পর্কে জানি না, তবে আমার পক্ষে একজন শিক্ষার্থীর পক্ষে সম্ভাব্যতা তত্ত্ব এবং একইসাথে অবিচ্ছেদ্য ক্যালকুলাসকে সাফল্যের সাথে একীভূত করা সত্যিই কঠিন হবে। সুতরাং, যদি আপনি বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানের সাথে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়ে থাকেন তবে আমি সত্যিই ক্রমাগত র্যান্ডম ভেরিয়েবল কেস এড়িয়ে চলতাম এবং এলোমেলো র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলিকে আটকে থাকতাম।

Comments

আমার ধারণা ছিল (তাঁর ব্লগ পড়ে) যে অ্যান্ড্রু গেলম্যান ঘন ঘনবাদী এনএসএইচটি হিসাবে বায়েশিয়ার বিরুদ্ধে লড়াইয়ের পক্ষে কথা বলতেন।

— psarka

@ স্পারকা হ্যাঁ, অবশ্যই - আমি এর বিপরীতে কখনও বলিনি।

— ডেল্টাভ

"আমার দেশে তারা অবশ্যই প্রথমে ঘনঘনবাদী কাঠামোটি শিখবে" - এটি (বা সম্পূর্ণভাবে বায়েশিয়ানবাদের আলোচনা বাদ দেওয়া) বিশ্বব্যাপী .তিহ্যবাহী পদ্ধতি approach

— কোডিওলজিস্ট 31'17

@ কোডিওলজিস্ট আমি যতটা সন্দেহ করেছি। কমপক্ষে, এমন কিছু শিক্ষাব্যবস্থা থাকতে পারে যেখানে ঘন ঘন কাঠামোর পরে, হাই স্কুলটিতে বায়েশিয়ান একটি চালু হয়। তবে এখানকার পরিস্থিতি এমন নয়।

— ডেল্টাভিও

Answer 2

বায়েশিয়ান এবং ঘন ঘন বিভিন্ন ধরণের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে। বায়েসিয়ান পর্যবেক্ষণ করা ডেটা দিয়ে প্যারামিটারের মানগুলি বিশ্বাসযোগ্য কি না তা জিজ্ঞাসা করে। কিছু অনুমানের পরামিতি মানগুলি সত্য হলে ঘনঘন বিশেষজ্ঞ কল্পিত সিমুলেটেড ডেটার সম্ভাব্যতা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করেন। ঘনঘনবাদী সিদ্ধান্তগুলি ত্রুটিগুলি নিয়ন্ত্রণ করে উদ্বুদ্ধ হয়, বায়েসীয় সিদ্ধান্তগুলি মডেল বর্ণনার অনিশ্চয়তার দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়।

তাহলে আপনার প্রথমে কোনটি শেখানো উচিত? ঠিক আছে, যদি এই প্রশ্নগুলির মধ্যে একটি বা অন্যটি হয় যা আপনি প্রথমে জিজ্ঞাসা করতে চান তবে এটি আপনার উত্তর। তবে সহজলভ্যতা এবং শিক্ষাবৈজ্ঞানের দিক থেকে, আমি মনে করি যে বয়েসিয়ান বুঝতে খুব সহজ এবং আরও স্বজ্ঞাত। বায়েসীয় বিশ্লেষণের মূল ধারণাটি হ'ল শেরলক হোমস যেমনটি বিখ্যাতভাবে বলেছেন এবং যেমন লক্ষ লক্ষ পাঠক স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে পেরেছেন, তেমন সম্ভাবনাগুলিতে বিশ্বাসযোগ্যতার পুনরায় বরাদ্দ করা। তবে ঘনত্ববাদী বিশ্লেষণের প্রাথমিক ধারণাটি অত্যন্ত চ্যালেঞ্জিং: কোনও নির্দিষ্ট অনুমানটি যদি সত্য হয় তবে ঘটেছিল এমন সমস্ত সম্ভাব্য উপাত্তের স্থান এবং সেই সব কাল্পনিক ডেটা সেটগুলির অনুপাত যেগুলির সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান রয়েছে বা সংক্ষিপ্তসার থেকে আরও চরম পরিসংখ্যান যা আসলে পালন করা হয়েছিল।

বায়েশিয়ান ধারণাগুলি সম্পর্কে একটি নিখরচায় সূচনা এখানে । একটি প্রবন্ধ যে সেট frequentist এবং Bayesian ধারণা পাশ ধারে এখানে । অনুচ্ছেদে পরীক্ষার এবং অনুমানের (এবং অন্যান্য অনেকগুলি বিষয়) কাছে ঘনঘনবাদী এবং বায়েশিয়ান পদ্ধতির ব্যাখ্যা করা হয়েছে। প্রবন্ধের কাঠামোটি আড়াআড়ি দৃশ্য দেখার চেষ্টা করার জন্য প্রাথমিকভাবে বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে।

Comments

ভবিষ্যতে লিঙ্কগুলি মরে যাওয়ার ক্ষেত্রে অধ্যায়ের শিরোনাম এবং নিবন্ধটি সহ সহায়ক হতে পারে।

— রিচার্ড হার্ডি

Answer 3

এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক হওয়ার ঝুঁকিপূর্ণ, তাই আমি আমার মতামতটি নিয়ে সংক্ষেপে চেষ্টা করব, তারপরে আপনাকে একটি বইয়ের পরামর্শ দেব। কখনও কখনও এটি একটি বিশেষ পদ্ধতির গ্রহণ করা মূল্যবান কারণ এটি এমন একটি পদ্ধতির যা একটি বিশেষত ভাল বই নেয়।

আমি সম্মত হব যে বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলি আরও স্বজ্ঞাত। কনফিডেন্স ইন্টারভাল বনাম ক্রেডিবল ইন্টারভাল পার্থক্য এটির পক্ষে যথেষ্ট পরিমাণে যোগ দেয়: মানুষ স্বভাবতই আত্মবিশ্বাসের অন্তর্বর্তী পদ্ধতির পরিবর্তে "কী সুযোগ ..." হিসাবে বিবেচনা করে। আত্মবিশ্বাসের অন্তর্বর্তী পদ্ধতির প্রচুর শোনার মতো যে এটি সাধারণ নীতি ছাড়া আপনি "95% সময়ের" থেকে "95% চান্স" অবধি শেষ পদক্ষেপ নিতে পারবেন না, সাধারণ নীতি ব্যতীত যা শেষ বার্তাবাদী মনে হয় তবে আপনি এটা করতে পারে না। এটি বেমানান নয়, কেবল স্বজ্ঞাত নয়।

এটিকে ভারসাম্যপূর্ণ করার বিষয়টি সত্য যে তারা বেশিরভাগ কলেজের কোর্সগুলি গ্রহণ করবে স্বল্প-স্বজ্ঞাত ঘন ঘন ঘনত্বের পদ্ধতির ব্যবহার করবে।

এটি বলেছে যে আমি সত্যিই স্ট্যাটিস্টিকাল রিথিংকিং বইটি পছন্দ করি : রিচার্ড ম্যাকেলিথের রচনা ও স্ট্যানের উদাহরণ সহ একটি বায়সিয়ান কোর্স । এটি সস্তা নয়, সুতরাং দয়া করে এটি পড়ুন এবং আপনার কেনার আগে এটি অ্যামাজনে ঘুরে দেখুন। আমি এটি একটি বিশেষভাবে স্বজ্ঞাত পন্থা পেয়েছি যা বেয়েশিয়ার পদ্ধতির সুযোগ নিয়েছে এবং এটি খুব সামনের দিকে। (এবং যেহেতু আর এবং স্টান বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলির জন্য দুর্দান্ত সরঞ্জাম এবং এগুলি নিখরচায়, এটি ব্যবহারিক শেখা))

সম্পাদনা: একাধিক মন্তব্য উল্লেখ করেছেন যে সম্ভবত একটি অভিজ্ঞ শিক্ষক সহ বইটি সম্ভবত একটি হাই শুলার ছাড়িয়ে । সুতরাং আমাকে আরও একটি বড় ক্যাভিয়েট রাখতে হবে: এটির শুরুতে একটি সহজ পদ্ধতির উপস্থিতি রয়েছে, তবে দ্রুত .ালু। এটি একটি আশ্চর্যজনক বই, তবে আপনাকে প্রাথমিকভাবে অনুমান করার জন্য এবং এটি কত দ্রুত ছড়িয়ে পড়েছে তা অনুভব করতে সত্যই আপনাকে অ্যামাজনে তা প্রকাশ করতে হবে। সুন্দর উপমা, আর এ দুর্দান্ত কাজ, অবিশ্বাস্য প্রবাহ এবং সংগঠন, তবে সম্ভবত আপনার পক্ষে কার্যকর নয়।

এটি প্রোগ্রামিং এবং আর (ফ্রি স্ট্যাটিস্টিকাল প্যাকেজ) এর প্রাথমিক জ্ঞান এবং সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানের প্রাথমিক বিষয়গুলির কিছুটা এক্সপোজার ধরে নিয়েছে। এটি এলোমেলোভাবে অ্যাক্সেস নয় এবং প্রতিটি অধ্যায় পূর্ববর্তী অধ্যায়গুলিতে তৈরি করে। এটি খুব সহজভাবে শুরু হয়, যদিও অসুবিধাটি মাঝখানে বেড়ে যায় - এটি মাল্টি-লেভেল রিগ্রেশনে শেষ হয়। সুতরাং আপনি এটির কিছু অ্যামাজনে পূর্বরূপ দেখতে চাইতে পারেন এবং সিদ্ধান্ত নিতে পারেন যে আপনি সহজেই বেসিকগুলি কভার করতে পারেন বা এটি রাস্তা থেকে খুব দূরে কিছুটা লাফিয়ে যায় কিনা।

সম্পাদনা 2: এখানে আমার অবদানের নীচের লাইনটি এবং নির্ভেজাল মতামত থেকে এটিকে ফিরিয়ে নেওয়ার চেষ্টাটি হ'ল একটি ভাল পাঠ্যপুস্তিকা সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে আপনি কোন পদ্ধতির গ্রহণ করছেন। আমি একটি বায়েশিয়ান পদ্ধতির পছন্দ করতাম এবং এই বইটি এটি ভাল করে তবে সম্ভবত খুব দ্রুত গতিতে।

Comments

ম্যাকলেথের বইটি দুর্দান্ত, তবে উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীরা যদি একজন মেধাবী গৃহশিক্ষক এমনকি সেই স্তরের চিকিত্সাটি অনুসরণ করতে সক্ষম হয় তবে আমি সত্যিই অবাক হব।

— ডেল্টাভ

@ দেলতাভ: ভাল প্রতিক্রিয়া, আমি আমার উত্তরটি সম্পাদনা করব। শুরুতে এটি কতটা পঠনযোগ্য এবং অ্যানালজিকাল তা দ্বারা আমি বেশ কয়েকবার বোকা হয়েছি। এটি অর্ধেক পথ ধরে খাড়া শেখার বক্ররেখা প্রবেশ করে এবং সম্ভবত এর চেয়ে অনেক আগে।

— ওয়েইন

অন্য দ্রষ্টব্য: আমি মনে করি মূলসূত্রগুলির (যেমন, সম্ভাব্যতা তত্ত্ব) এবং বায়েশিয়ার পদ্ধতিগুলির মধ্যে ফ্রিকোয়েন্সিবাদী পদ্ধতিতে প্রয়োগের মধ্যে একটি বৃহত্তর ব্যবধান রয়েছে। এটি হ'ল, কেউ স্নাতক স্তরের শিক্ষা ছাড়াই এমএলই তত্ত্ব, সিএলটি-র প্রমাণ ইত্যাদি সত্যই বুঝতে পেরে কেউ কল্পনা করতে আমার সমস্যা হয়েছে, যা ফ্রিকোয়েন্সিবাদী পদ্ধতির এমনকি সবচেয়ে বেসিকের জন্য প্রয়োজনীয়। শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা জানার পরে আপনি মূলত বুঝতে পারবেন কীভাবে বায়েশিয়ান অনুমান কাজ করে। এমসিএমসি তত্ত্বটি কিছুটা জটিল, তবে সত্যিই এমএলই তত্ত্বটি বোঝার চেয়ে অনেক সহজ ...

— ক্লিফ এবি

... এবং যেহেতু বায়েসীয় কাঠামোর পরিসংখ্যান প্রয়োগের সম্ভাবনা এবং প্রয়োগের মধ্যে ব্যবধানটি সীমাবদ্ধ করা খুব কম, তাই আমি মনে করি যে এটি মানসিকভাবে সন্তুষ্টতর করে তোলে things আমি যে পাঠ্যক্রমগুলি "আমাদের বিশ্বাস এবং আমাদের বিশ্বাস করতে হয়েছিল, সেখানে টিএ-আইংকে ঘৃণা করি, এমএলই তত্ত্বটি বড় নমুনাগুলি নিয়ে কাজ করে", যেহেতু আমি অনুভব করেছি যে কারওর বৈজ্ঞানিক কৌতূহল কিছুটা হারাতে হয়েছে, বা এর চেয়ে অনেক বড় মানসিক প্রতিশ্রুতি প্রয়োজন।

— ক্লিফ এবি

... তবে মলের পিছনে অন্তর্দৃষ্টিটি যথেষ্ট প্রাকৃতিক ... stats.stackexchange.com/questions/112451/…

— kjetil b halvorsen

Answer 4

আমাকে প্রথমে ঘনঘনবাদী পদ্ধতি শিখানো হয়েছে, তারপরে বায়েশিয়ান one আমি পেশাদার পরিসংখ্যানবিদ নই।

আমাকে স্বীকার করতে হবে যে বয়েসিয়ান পদ্ধতির বোঝার ক্ষেত্রে সিদ্ধান্ত গ্রহণযোগ্যভাবে কার্যকর হওয়ার জন্য আমি ঘন ঘনবাদী পদ্ধতির আমার পূর্বের জ্ঞানটি পাইনি।

আমি সাহস করে বলতে চাই যে এটি পরবর্তী আপনার শিক্ষার্থীদের কী কংক্রিট অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রদর্শন করবে এবং আপনি তাদের উপর কতটা সময় এবং প্রচেষ্টা ব্যয় করবেন তার উপর নির্ভর করে।

এই বলে, আমি বেয়েস দিয়ে শুরু করব।

Answer 5

বায়েশিয়ান কাঠামোটি কঠোরভাবে সাধারণ সমালোচনামূলক চিন্তা দক্ষতার সাথে মিলিত led নিম্নলিখিত পরিস্থিতিতে আপনার যা প্রয়োজন তা এটি:

1. আপনি প্রতিযোগিতামূলক কাজের জন্য আবেদন করার কথা ভাবেন। আপনার প্রবেশের সম্ভাবনা কি? আবেদন থেকে আপনি কী পেওফ আশা করছেন?
2. একটি শিরোনাম আপনাকে জানিয়েছে মোবাইল ফোনগুলি দীর্ঘমেয়াদে মানুষের মধ্যে ক্যান্সার সৃষ্টি করে। এর পক্ষে তাদের কত প্রমাণ রয়েছে?
3. আপনি যদি কোন সদকাটি সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলতে চান তবে আপনাকে অর্থ দান করা উচিত?
4. কেউ আপনার কাছ থেকে 0.90 ডলার এবং তাদের কাছ থেকে 1.10 ডলার বেটে একটি মুদ্রা ফ্লিপ করার প্রস্তাব দেয়। আপনি তাদের টাকা দিতে হবে? কেন কেন না?
5. আপনি আপনার কী (বা একটি পরমাণু বোমা) হারিয়েছেন। আপনি কোথায় সন্ধান শুরু করবেন?

এছাড়াও, দুটি নমুনা টি-টেস্টের সূত্র মুখস্থ করার চেয়ে এটি আরও আকর্ষণীয়: পি p যা শিক্ষার্থীরা ক্রমবর্ধমান প্রযুক্তিগত উপাদানের সাথে বিরক্ত করার জন্য যথেষ্ট আগ্রহী থাকার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তোলে।

Answer 6

কেউই সম্ভাবনার কথা উল্লেখ করেন নি, যা বায়েশিয়ার পরিসংখ্যানের ভিত্তি। প্রথমে বেয়েসকে শেখানোর পক্ষে যুক্তি হ'ল সম্ভাবনা থেকে সম্ভাবনা, বায়েসের দিকে প্রবাহ বেশ নির্বিঘ্ন। বেইস সম্ভাবনা থেকে অনুপ্রাণিত করা যেতে পারে যে (i) সম্ভাবনা ফাংশনটি সম্ভাবনা বন্টনের ক্রিয়াকলাপের মতো দেখায় (এবং কাজ করে), তবে এটি নয় কারণ বক্ররেখার অঞ্চলটি 1.0 নয় এবং (ii) অপরিশোধিত, সাধারণভাবে ব্যবহৃত ওয়াল্ড অন্তরগুলি একটি সম্ভাবনা ফাংশন ধরে নেয় যা একটি সাধারণ বন্টনের সমানুপাতিক, তবে বায়সিয়ান পদ্ধতিগুলি সহজেই এই সীমাবদ্ধতাটি অতিক্রম করে।

প্রথমে বেয়েসের পক্ষে অন্য একটি যুক্তি হ'ল পি (এ | বি) বনাম পি (বি | এ) পি-মানগুলির বিষয়ে উদ্বেগ আরও সহজে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, যেমন অন্যরা উল্লিখিত রয়েছে।

তবুও "বেয়েসকে প্রথমে" পক্ষে দেওয়ার আরেকটি যুক্তি হ'ল এটি শিক্ষার্থীদের শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা মডেলগুলি সম্পর্কে আরও সযত্নে ভাবতে বাধ্য করে, যা অন্য কোথাও দরকারী, যেমন, রিগ্রেশন বিশ্লেষণে।

স্ব-প্রচারের জন্য দুঃখিত, তবে যেহেতু এটি পুরোপুরি বিষয়ভিত্তিক, তাই উল্লেখ করে আমার কোনও আপত্তি নেই যে কেভেন হেনিং এবং আমি আমাদের " অ্যাডেন্ডারস অ্যাডভান্সড স্ট্যাটিসটিকাল মেথডস" বইটি গ্রহণ করেছি ( https: // পিটারওয়েস্টফল)। wixsite.com/book-1 ) যার উদ্দেশ্য শ্রোতা অ-পরিসংখ্যানবিদ।

Answer 7

আপনি মজা এবং অন্তর্দৃষ্টি জন্য বা ব্যবহারিক ব্যবহারের জন্য পড়াচ্ছেন? যদি এটি শেখানো এবং বোঝার বিষয়ে হয় তবে আমি বেয়েস যাব। যদি ব্যবহারিক উদ্দেশ্যে হয় তবে আমি অবশ্যই ফ্রিকোয়েন্সিস্ট যাব।

অনেক ক্ষেত্রে - এবং আমি বেশিরভাগ ক্ষেত্রে মনে করি- প্রাকৃতিক বিজ্ঞানের লোকেরা পি-ভ্যালু দিয়ে তাদের কাগজপত্র প্রকাশ করতে ব্যবহৃত হয়। আপনার "ছেলেরা" অন্য লোকদের নিজের লেখা লেখার আগে তাদের পড়তে হবে read অন্য লোকের কাগজপত্রগুলি পড়তে, কমপক্ষে আমার ক্ষেত্রে, তাদের বেয়াসিয়ান স্টাডির পরে নির্বোধ যেভাবে বোকামি হতে পারে তা বিবেচনা করেই নাল অনুমানকে একটি পি-মানগুলি বুঝতে হবে। এমনকি যখন তারা তাদের প্রথম কাগজ প্রকাশ করতে প্রস্তুত, তারা সম্ভবত কিছু সিনিয়র বিজ্ঞানী দলের নেতৃত্ব দেবে এবং সম্ভাবনা রয়েছে, তারা ফ্রিকোয়েন্সিবাদকে পছন্দ করে।

বলা হচ্ছে, আমি @ ওয়াইনের সাথে একমত হতে চাই, সেই পরিসংখ্যানগুলিতে পুনর্বিবেচনাটি প্রথম দৃষ্টিভঙ্গি হিসাবে বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানের দিকে খুব স্পষ্ট পথ দেখায় এবং ফ্রিকোয়েন্সিবাদ সম্পর্কে বিদ্যমান জ্ঞানের ভিত্তিতে নয়। এটি দুর্দান্ত যে কীভাবে আরও ভাল বা খারাপ পরিসংখ্যানের লড়াইয়ে এই বই আপনাকে বোঝানোর চেষ্টা করে না। বেয়েসের পক্ষে লেখকের বক্তব্যটির যুক্তিটি (আইআইআরসি) হ'ল তিনি উভয় প্রকারের শিক্ষা দিচ্ছেন এবং বায়েসকে পড়া সহজ ছিল।

Answer 8

আমি বায়েশিয়ান থেকে দূরে থাকব, জায়ান্টদের অনুসরণ করতাম।

সোভিয়েতদের মাধ্যমিক বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের জন্য একটি দুর্দান্ত বইয়ের সিরিজ ছিল, প্রায় ইংরেজিতে "" কোয়ান্ট "ছোট পাঠাগার হিসাবে অনুবাদ হয়েছিল।" কোলমোগোরভ সহ-লেখকদের সাথে একটি বইয়ের অবদান রেখেছিলেন "একটি সম্ভাবনার তত্ত্বের পরিচয়" শিরোনাম। আমি নিশ্চিত নই যে এটি কখনও ইংরেজী অনুবাদ হয়েছে, তবে এটির রাশিয়ান মূলের লিঙ্কটি এখানে ।

তারা সংযুক্তিগুলির মাধ্যমে সম্ভাব্যতাগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য যোগাযোগ করে, যা আমি মনে করি যে এটি শুরু করার দুর্দান্ত উপায়। ভদ্র গণিত সহ উচ্চ বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীর পক্ষে বইটি খুব অ্যাক্সেসযোগ্য। দ্রষ্টব্য, সোভিয়েতরা বরং গণিত শিখিয়েছিল, সুতরাং পশ্চিমা উচ্চ বিদ্যালয়ের গড় শিক্ষার্থীরা খুব ভালভাবে প্রস্তুত নাও হতে পারে, তবে যথেষ্ট আগ্রহ এবং ইচ্ছা শক্তি নিয়ে এখনও আমার মতে সামগ্রীটি পরিচালনা করতে পারে।

সামগ্রীটি শিক্ষার্থীদের জন্য অত্যন্ত আকর্ষণীয়, এর এলোমেলো পদচারনা, বন্টন সীমাবদ্ধকরণ, বেঁচে থাকার প্রক্রিয়াগুলি, প্রচুর সংখ্যার আইন ইত্যাদি you আপনি যদি কম্পিউটার পদ্ধতির সাথে এই পদ্ধতির সমন্বয় করেন তবে এটি আরও মজাদার হয়ে ওঠে।