এবিসি মডেল নির্বাচন

Question

এটি প্রদর্শিত হয়েছে যে বায়েস ফ্যাক্টরগুলি ব্যবহার করে এবিসি মডেল পছন্দটি সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানগুলির ব্যবহার থেকে আগত কোনও ত্রুটির উপস্থিতির কারণে প্রস্তাবিত হওয়ার দরকার নেই। এই গবেষণাপত্রের উপসংহার বেইস ফ্যাক্টর (অ্যালগরিদম 2) আনুমানিক জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতির আচরণের গবেষণা উপর নির্ভর করে।

এটি সুপরিচিত যে বেইস ফ্যাক্টরগুলি মডেল পছন্দ পরিচালনার জন্য একমাত্র উপায় নয়। অন্যান্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে যেমন মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পারফরম্যান্স, এটি আগ্রহী হতে পারে (যেমন স্কোরিংয়ের নিয়ম )।

আমার প্রশ্নটি হল : অ্যালগরিদম 2 এর অনুরূপ কোনও পদ্ধতি কি জটিল সম্ভাবনার সাথে প্রসঙ্গে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পারফরম্যান্সের ক্ষেত্রে মডেল পছন্দ পরিচালনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন কিছু স্কোরিং রুল (গুলি) বা অন্যান্য পরিমাণের আনুমানিক জন্য?

Answer 1

আমাদের কাজ নিয়ে দুর্দান্ত প্রশ্ন ! আপনি কি ফলো-আপ কাগজ সম্পর্কে সচেতন ? আমরা বেইস ফ্যাক্টরের ধারাবাহিকতা অর্জনের জন্য সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানের শর্তগুলি পেয়েছি? এটি খুব তাত্ত্বিক মনে হতে পারে তবে অ্যাসিম্পোটিক ফলাফলের ফলাফলটি বেশ সোজা:

সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান ,$T$

1. মূল্যায়নের অধীনে প্রতিটি মডেলের জন্য ভিত্তিতে একটি এবিসি অ্যালগরিদম চালান ( ) এবং ABC অনুমান দ্বারা সেই মডেলগুলির পরামিতিগুলি নির্ধারণ করুন ;$T$$i=1,..,I$$\theta_i$$\hat\theta_i(T)$
2. পরিসংখ্যাত বিতরণের ভান প্রতিটি মডেল এবং প্রতিটি আনুমানিক পরামিতি, একটি মন্টে কার্লো পরীক্ষা দ্বারা;$T$
3. পর্যাপ্ত পরিমাণে প্রচুর পরিমাণে পুনরাবৃত্তি এবং উদাহরণস্বরূপ, একটি টি-টেস্টের সাহায্যে ধাপ 2 ব্যবহার করে এর কিনা তা পরীক্ষা করে দেখুন।$\mathbb{E}_{\hat\theta_i(T)}[T(X)]$

এই পদ্ধতিটি কাগজের প্রথম সংস্করণে নয় তবে শীঘ্রই সংশোধিত সংস্করণে উপস্থিত হওয়া উচিত

Comments

আপনার উত্তরের জন্য ধন্যবাদ. আমি দ্বিতীয় কাগজ সম্পর্কে অবগত ছিল না। এটি একটি আকর্ষণীয় ফলাফল। আমার মনে যে প্রশ্নটি আসে তা হ'ল টি-টেস্টের স্বাভাবিকতা অনুমান করা (আমি জানি এটি দৃust়, তবে এটি ব্যর্থও হতে পারে) একত্রে একটি ভাল আনুমানিকতার জন্য প্রয়োজনীয় তাত্পর্য স্তর। আপনি কি এবিসির সাথে অন্যান্য মডেল তুলনা কৌশল সম্পর্কে সচেতন? আমি আর্ক্সিভ-এ ডিআইসি সম্পর্কে একটি কাগজ মনে করি। (অন্য কেউ এই প্রশ্নের প্রতি আগ্রহ দেখায় কিনা তা দেখার জন্য আমি

এটি আমার নিজের কাগজ / গবেষণার বিষয়ে রয়েছে তা প্রদত্ত, আমি আসলেই কোনও অনুগ্রহের দাবি রাখি না, তাই না ?!

— শিয়ান

এটি একটি দুর্দান্ত উত্তর। আমার কেবল এই অনুভূতি রয়েছে যে আপনি এবিসি ব্যবহার করে কোনও মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ পারফরম্যান্স পরিমাপ করার জন্য অন্যান্য কৌশলগুলির অস্তিত্ব সম্পর্কে প্রশ্ন দ্বিগুণ করেছেন। এমনকি একটি 'হ্যাঁ, সেখানে আছে' বা 'না, অন্তত আমার জ্ঞানের' কাজটি করবে।

অন্যান্য পদ্ধতি সম্পর্কে, আমি রতমান এট আল দ্বারা একবার দেখার পরামর্শ দেব । (২০০৯) , যা কেবলমাত্র এই মডেলটির মধ্যে প্রতিটি মডেলের পারফরম্যান্স বিবেচনা করে, সিমুলেটেড ত্রুটিগুলি বিতরণের সাথে পর্যবেক্ষণ করা ত্রুটিগুলির তুলনা করে। না সম্পূর্ণরূপে নিখুঁত , কিন্তু খুব তবু মর্মস্পর্শী। $\text{ABC}_\mu$

— শি'য়ান