একটি উদাহরণ দিয়ে শুরু করা যাক। বলুন অ্যালিস একজন ট্র্যাক কোচ এবং 200 মিটার স্প্রিন্টের আসন্ন একটি ক্রীড়া ইভেন্টে দলের প্রতিনিধিত্ব করতে একজন ক্রীড়াবিদকে বেছে নিতে চান। স্বভাবতই তিনি দ্রুততম রানার বেছে নিতে চান।
- একটি কঠোরভাবে যথাযথ স্কোরিংয়ের নিয়ম হ'ল 200 মিটার দূরত্বে দলের দ্রুততম রানারকে মনোনীত করা। কোচ অ্যালিস এই পরিস্থিতিতে ঠিক কী চান তা এটি সর্বাধিক করে তোলে। দ্রুত প্রত্যাশিত পারফরম্যান্স সহ অ্যাথলিট নির্বাচিত হন - এটি একটি ন্যায্য বৈষম্যমূলক পরীক্ষা।
- একটি সঠিক স্কোরিং নিয়ম এমন একজন অ্যাথলিটকে বাছাই করা উচিত যা 200 মিটার দ্রুততম রান করতে সক্ষম তবে সময়টি এক সেকেন্ডের নিকটতম অর্ধেকের মতো হয়। সেরা অ্যাথলিটের পাশাপাশি সম্ভাব্য অন্যান্য কিছু অ্যাথলেটও এই পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে পারবেন। সমস্ত ক্রীড়াবিদ যারা এইভাবে নির্বাচিত হয়েছেন তারা বেশ প্রতিযোগিতামূলক তবে স্পষ্টতই এটি গতির একটি নিখুঁত বৈষম্যমূলক পরীক্ষা নয়।
- একটি আধা-যথাযথ স্কোরিং নিয়ম এমন একটি অ্যাথলিটকে বাছাই করা হবে যা প্রতিযোগিতামূলক সময়সীমার নীচে 200 মিটার দৌড়ে সক্ষম, যেমন 22 সেকেন্ড। আগের মতো সেরা অ্যাথলিটের পাশাপাশি আরও কিছু অ্যাথলেটও এই পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে পারবেন। একইভাবে নির্বাচিত সমস্ত অ্যাথলিটরা বেশ প্রতিযোগিতামূলক হতে পারে তবে স্পষ্টতই এটি একটি নিখুঁত বৈষম্যমূলক পরীক্ষা নয় তবে এটি মারাত্মকভাবে খারাপও হতে পারে (যদি আমরা খুব স্বল্প বা খুব কঠোর সময় বেছে নিই)। নোট করুন যে একেবারে ভুল নয়।
- একটি অপ্রকৃত স্কোরিং নিয়ম শক্তিশালী পা, যেমন যারা সবচেয়ে ওজন বেঁটে পারে ক্রীড়াবিদ বাছাই হবে। অবশ্যই, যে কোনও ভাল স্প্রিন্টারের সম্ভবত খুব শক্ত পা রয়েছে তবে এই পরীক্ষার অর্থ ওজন-উত্তোলনকারী দলের কিছু লোক এখানে সেরা হবে। স্পষ্টতই 200 মিটার দৌড়ের ওজন হরণকারী বিপর্যয়কর হবে!
কিছুটা তুচ্ছ করা হলেও উপরের উদাহরণটি দেখায় যে স্কোরিং নিয়মের ব্যবহারের সাথে কী ঘটে। অ্যালিস প্রত্যাশিত স্প্রিন্ট সময়ের পূর্বাভাস দিচ্ছিল। শ্রেণিবিন্যাসের প্রসঙ্গে আমরা সম্ভাব্যতাগুলি সম্ভাব্য শ্রেণিবদ্ধের ত্রুটি হ্রাস করে পূর্বাভাস করি।
- ব্রিয়ার স্কোরের মতো একটি কঠোরভাবে যথাযথ স্কোরিং নিয়ম গ্যারান্টি দেয় যে কেবলমাত্র যথাসম্ভব সত্য সম্ভাবনার কাছাকাছি থাকলেই সেরা স্কোরটি অর্জন করা সম্ভব।
- অবিচ্ছিন্ন র্যাঙ্কড সম্ভাব্যতা স্কোর (সিআরপিএস) এর মতো একটি উপযুক্ত স্কোরিং নিয়ম গ্যারান্টি দেয় না যে সেরা স্কোর কেবলমাত্র কোনও শ্রেণিবদ্ধ দ্বারা প্রাপ্ত হবে যার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সত্য সম্ভাবনার সবচেয়ে নিকটতম। অন্যান্য প্রার্থী শ্রেণিবদ্ধীরা সিআরপিএস স্কোরগুলি অর্জন করতে পারে যা সর্বোত্তম শ্রেণিবদ্ধের সাথে মেলে।
- এটিউ-আরওসি-র মতো একটি আধা-যথাযথ স্কোরিং নিয়মই কেবল গ্যারান্টি দেয় না যে সর্বোত্তম পারফরম্যান্স কোনও শ্রেণিবদ্ধের দ্বারা অর্জন করা হবে যার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সত্য সম্ভাবনার সবচেয়ে নিকটতম, তবে এটির (সম্ভাব্য) উন্নতিও সম্ভব পূর্বাভাসপ্রাপ্ত সম্ভাব্যতাকে তাদের আসল মান থেকে দূরে সরিয়ে দিয়ে এউসি-আরওসি এর মানগুলি। তবুও, কিছু শর্তের মধ্যে (উদাহরণস্বরূপ, ক্লাস বিতরণ এওসি-আরওসি ক্ষেত্রে পরিচিত একটি অগ্রাধিকার) এই জাতীয় নিয়ম একটি যথাযথ স্কোরিং নিয়ম আনুমানিক করতে পারে। বাইর্ন (২০১)) " সম্ভাব্য পূর্বাভাসের মূল্যায়নের জন্য অনুশীলনীয় এওসি ব্যবহারের একটি নোট " এউসি-আরওসি সম্পর্কিত কিছু আকর্ষণীয় বিষয় উত্থাপন করে।
- যথাযথতার মতো একটি অযৌক্তিক স্কোরিং নিয়ম সত্য সম্ভাবনার কাছাকাছি যতটা সম্ভব সম্ভাব্যতার পূর্বাভাস দেওয়ার আমাদের মূল কাজটির সাথে সামান্যই সংযোগ দেয়।
আমরা যেমন দেখি যে অর্ধ-যথাযথ স্কোরিং নিয়ম সঠিক নয় তবে এটি একেবারে বিপর্যয়করও নয়। এটি ভবিষ্যদ্বাণী করার সময় বেশ কার্যকর হতে পারে! ক্যাগডাস ওজজেঙ্কের এখানে একটি দুর্দান্ত উদাহরণ রয়েছে যেখানে একটি যথাযথ নিয়মের চেয়ে অন্যায় / অর্ধ-যথাযথ নিয়মের সাথে কাজ করা ভাল। সাধারণভাবে, অর্ধ-যথাযথ স্কোরিং নিয়মটি খুব সাধারণ নয়। এটি ত্রুটিযুক্ত নিয়মের সাথে সম্পর্কিত যা তবুও সহায়ক হতে পারে (যেমন। সম্ভাব্য শ্রেণিবদ্ধে এওসি-আরওসি বা এমএই)।
অবশেষে, গুরুত্বপূর্ণ কিছু লক্ষ্য করুন। স্প্রিন্টিং যেমন শক্ত পাগুলির সাথে সম্পর্কিত, তেমনি যথার্থতার সাথে সঠিক সম্ভাব্য শ্রেণিবিন্যাস। একটি ভাল স্প্রিন্টারের পা দুর্বল হওয়ার সম্ভাবনা নেই এবং একইভাবে ভাল শ্রেণিবদ্ধের খারাপ নির্ভুলতা হওয়ার সম্ভাবনাও কম। তবুও, ভাল শ্রেণিবদ্ধের পারফরম্যান্সের সাথে নির্ভুলতার সমীকরণ করা ভাল স্প্রিন্টিং পারফরম্যান্সের সাথে লেগ শক্তিকে সমান করার মতো। সম্পূর্ণ ভিত্তিহীন নয় তবে অযৌক্তিক ফলাফলের দিকে পরিচালিত করার জন্য খুব প্রশ্রয়জনক।