পরিসংখ্যান কেন দরকারী যখন অনেকগুলি জিনিস একটি শট জিনিস?

Question

আমি জানি না এটি কেবল আমার কিনা, তবে আমি সাধারণভাবে পরিসংখ্যান সম্পর্কে খুব সন্দেহ করি। আমি এটি ডাইস গেমস, পোকার গেমগুলিতে বুঝতে পারি। খুব ছোট, সরল, বেশিরভাগ স্ব-অন্তর্ভুক্ত বারবার গেমগুলি ভাল। উদাহরণস্বরূপ, অবতরণ শিরোনাম বা লেজগুলি land 50% হওয়ার সম্ভাবনাটি স্বীকার করার জন্য তার প্রান্তে একটি মুদ্রা অবতরণ যথেষ্ট ছোট।

95% জয়ের লক্ষ্য নিয়ে পোকারের 10 ডলার গেম খেলানো ঠিক। তবে কী যদি আপনার পুরো জীবন সঞ্চয় + আরও বেশি নির্ভর করে আপনি কোন জয়ের উপর নির্ভর করে বা না? আপনি যে পরিস্থিতিতে 95% সময়ে জিততে চাইবেন তা জেনে কীভাবে আমাকে আদৌ সহায়তা করবে? প্রত্যাশিত মান সেখানে খুব একটা সহায়তা করে না।

অন্যান্য উদাহরণগুলির মধ্যে একটি প্রাণঘাতী অস্ত্রোপচার অন্তর্ভুক্ত। বিদ্যমান তথ্য প্রদত্ত 99% বেঁচে থাকার হারের বিপরীতে এটি 51% বেঁচে থাকার হার, তা জেনে কীভাবে সহায়তা করবে? উভয় ক্ষেত্রেই, আমি মনে করি না যে চিকিত্সক আমাকে যা বলেছেন তা আমার জন্য গুরুত্বপূর্ণ হবে এবং আমি এটির জন্য যাব। প্রকৃত ডেটা যদি 75% হয় তবে তিনি আমাকে অবশ্যই (নীতিশাস্ত্র এবং আইন ব্যতীত) বলবেন যে এখানে বেঁচে থাকার 99% সুযোগ আছে তাই আমি আরও ভাল বোধ করতে পারি। অন্য কথায়, বিদ্যমান তথ্য দ্বি-দ্বিখণ্ডিত ব্যতীত কিছু যায় আসে না। তারপরেও, যদি আমি এটি থেকে মারা যাই তবে 99.99999% বেঁচে থাকার হার আছে কিনা তা বিবেচ্য নয়।

এছাড়াও, ভূমিকম্পের সম্ভাবনা। গড়ে প্রতিটি x (যেখানে x> 100) বছরে শক্তিশালী ভূমিকম্প ঘটেছিল তাতে কিছু যায় আসে না। আমার জীবদ্দশায় কোনও ভূমিকম্প হবে কিনা তা আমার ধারণা নেই। সুতরাং এটি কেন দরকারী দরকারী তথ্য?

এর চেয়ে কম গুরুতর উদাহরণ হিসাবে বলুন, আমি যে জায়গাগুলি পছন্দ করেছিলাম তার 100% আমেরিকাতে রয়েছে, আমি ইউরোপে যে জায়গাগুলিতে ছিলাম তার 100% সম্পর্কে উদাসীন এবং আমার যে জায়গাগুলির 100% রয়েছে সেগুলি ঘৃণা করে এশিয়ায় ছিল। এখন, এর অর্থ এই নয় যে আমার পরবর্তী ভ্রমণে আমি এশিয়াতে পছন্দ করি বা ইউরোপে ঘৃণা করি না আমেরিকাতে উদাসীন, আমি খুব প্রকৃতির দ্বারা পরিসংখ্যানগুলি সমস্ত তথ্য ধারণ করে না প্রয়োজন, এবং আমি সম্ভবত আমার সমস্ত তথ্য ক্যাপচার করতে পারি না, এমনকি যদি আমি সে সমস্ত মহাদেশের x% এরও বেশি ভ্রমণ করেছি। কেবলমাত্র সেই মহাদেশগুলির 1-x% তে অজানা রয়েছে বলে আমি জানিনা। (অন্য যে কোনও শতাংশের সাথে 100% প্রতিস্থাপন করতে নির্দ্বিধায়)

আমি বুঝতে পেরেছি যে সব কিছু নিষ্ঠুর করার জন্য কোনও উপায় নেই এবং আপনাকে অনেক পরিস্থিতিতে পরিসংখ্যানের উপর নির্ভর করতে হবে, তবে কীভাবে আমরা বিশ্বাস করতে পারি যে পরিসংখ্যানগুলি আমাদের এক শট পরিস্থিতিতে সহায়ক, বিশেষত যখন পরিসংখ্যান মূলত বহিরাগত ইভেন্টগুলিতে বহির্মুখী হয় না?

আমার পরিসংখ্যান সম্পর্কে সংশয় কাটিয়ে উঠতে কোন অন্তর্দৃষ্টি?

Comments

(+1) আমাদের সাইটে আপনাকে স্বাগতম! এটি কেবল আপনি নন: এটি একটি গভীর প্রশ্ন যা পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে যায়।

— whuber

"জীবন সঞ্চয়" উদাহরণ পৃথক সমস্যার সাথে মিশে। অর্থনীতিতে, যৌক্তিক ঝুঁকি বিপর্যয়ের একটি সাধারণ মডেল হ'ল প্রত্যাশিত ইউটিলিটি সর্বাধিক বৃদ্ধি করা, প্রত্যাশিত অর্থ নয়, যেখানে ইউটিলিটি সাধারণত লগ (অর্থ) এর মতো একটি অবতল (সাবলাইনার) ফাংশন হয়। এর অর্থ ক্ষতিগুলি একই আকারের লাভের চেয়ে বেশি খরচ হয় এবং বৃহত্তর পরিবর্তনের জন্য এই প্রভাবটি আরও বড়। এটি এবং 99 % এর মধ্যে কোনও পার্থক্য বিশ্বাস না করা থেকে খুব আলাদা , যা বেমানান এবং অযৌক্তিক আচরণের দিকে পরিচালিত করে। $50\%$$99\%$

— ডগলাস জারে

@ ডগলাসজায়ার এটি খুব আকর্ষণীয় জায়গার মতো মনে হচ্ছে। আপনি কি লাইভ সেভিংস সম্পর্কিত স্বতন্ত্র ঝুঁকি এড়ানোর বিষয়ে একটি প্রারম্ভিক নিবন্ধ সরবরাহ করতে পারেন?

— স্টিফেন

@ স্টেফেন: এই উপাদানটি অনেকগুলি বুনিয়াদি অর্থনীতির গ্রন্থগুলিতে আচ্ছাদিত। প্রত্যাশিত ইউটিলিটি সর্বাধিককরণের তত্ত্বটি অনেকগুলি খুব সাধারণ হিসাবে দেখেন, এবং অনেকগুলি ঘটনা ব্যাখ্যা করার জন্য অপ্রতুল, তবে সম্ভাব্য তত্ত্বের মত ধারণাগুলিতে অগ্রসর হওয়ার আগে এটি বোঝার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচনা পয়েন্ট। প্রত্যাশিত অর্থ সর্বাধিকের পরিবর্তে প্রত্যাশিত ইউটিলিটি সর্বাধিকায়নের মাধ্যমে সহজে ব্যাখ্যা করা এমন কিছুটিকে সম্ভাব্যতা তত্ত্বের ব্যর্থতা হিসাবে দেখা উচিত নয়। en.wikedia.org/wiki/E متوقع_পরিচয়_হাইপোথেসিস

— ডগলাস জেরে

এটি আমাকে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় এবং আলোচনা হিসাবে প্রকাশ করে যা খোলা থাকতে পারে। (যদিও লোকেরা এটি সিডব্লিউ করতে চায় কিনা তা আমি বুঝতে পারি))

— গাং - মনিকা পুনরায় স্থাপন করুন

Answer 1

প্রথমে আমি মনে করি আপনি বিভ্রান্তিকর "পরিসংখ্যান" অর্থ সংখ্যার সংগ্রহ বা একটি দল বা পরিস্থিতি বর্ণিত অন্যান্য তথ্যগুলির সংগ্রহ এবং "পরিসংখ্যান" অর্থ বৈচিত্র্যের মুখে বিশ্বকে বুঝতে ডেটা এবং তথ্য ব্যবহারের বিজ্ঞান (অন্যরা হতে পারে) আমার সংজ্ঞাগুলিতে উন্নতি করতে সক্ষম)। পরিসংখ্যানবিদরা শব্দের উভয় ইন্দ্রিয় ব্যবহার করেন, তাই লোকেরা যখন মিশে যায় তখন অবাক হওয়ার কিছু নেই।

পরিসংখ্যান (বিজ্ঞান) কৌশলগুলি বেছে নেওয়া এবং সর্বোত্তম কৌশল বাছাই সম্পর্কে অনেক কিছুই এমনকি যদি আমরা কেবল একবার এটি প্রয়োগ করতে পারি। কিছু সময় যখন আমি (এবং অন্যরা) সম্ভাবনাটি শিখি আমরা ক্লাসিক মন্টি হলের সমস্যাটিকে (3 দরজা, 2 ছাগল, 1 গাড়ি) এটি অনুপ্রাণিত করতে ব্যবহার করি এবং আমরা দেখিয়েছি কীভাবে আমরা গেমগুলি একগুচ্ছ খেলে (সম্ভাব্যতার জন্য নয়) ) এবং আমরা দেখতে পাচ্ছি যে "স্যুইচ" কৌশলটি সময়ের ২/৩ অংশ এবং "থাকুন" কৌশলটি কেবল 1/3 সময়ই জয়ী হয়। এখন যদি আমাদের এককবার গেমটি খেলার সুযোগ হয় আমরা কোন কৌশলটি জয়ের আরও ভাল সুযোগ দেয় সে সম্পর্কে কিছু বিষয় জানতে পারি।

অস্ত্রোপচারের উদাহরণটি একই রকম, আপনার কেবল একবার সার্জারি হবে (বা সার্জারি হবে না) তবে আপনি কী কৌশলটি বেশি লোককে বেনিফিট করতে চান তা জানতে চান না? যদি আপনার পছন্দগুলি বেঁচে থাকার 0% বা কোনও শল্য চিকিত্সা এবং বেঁচে থাকার 0% এর চেয়ে বেশি সম্ভাবনার সাথে শল্যচিকিত্সা হয় তবে হ্যাঁ 51% বেঁচে থাকা এবং 99.9% বেঁচে থাকার মধ্যে শল্যচিকিত্সার মধ্যে সামান্য পার্থক্য রয়েছে। তবে যদি অন্য বিকল্পগুলিও থাকে তবে আপনি শল্য চিকিত্সা, কিছুই না করে (যা 25% বেঁচে থাকতে পারে) বা ডায়েট এবং ব্যায়ামের পরিবর্তনের মধ্যে বেছে নিতে পারেন যা 75% বেঁচে আছে (তবে আপনার পক্ষে চেষ্টা প্রয়োজন), না আপনি যদি সার্জারি বিকল্পের মধ্যে 51% বনাম 99% বেঁচে থাকতে চান তবে আপনার যত্নশীল?

ডাক্তারকেও বিবেচনা করুন, তিনি কেবল আপনার অস্ত্রোপচারের চেয়ে আরও বেশি কিছু করবেন। যদি অস্ত্রোপচারের ৯৯.৯% বেঁচে থাকে তবে তার বিকল্প বিবেচনা করার কোনও কারণ নেই, তবে যদি এটির মধ্যে কেবল ৫১% বেঁচে থাকে তবে আজ এটি সবচেয়ে সেরা পছন্দ হতে পারে, তাকে অন্য বিকল্পগুলির সন্ধান করা উচিত যা বেঁচে থাকা বৃদ্ধি করে। হ্যাঁ এমনকি 90% বেঁচে থাকার সাথে তিনি কিছু রোগীদের আলগা করবেন, তবে কোন কৌশল তাকে সবচেয়ে বেশি রোগীদের বাঁচানোর সেরা সুযোগ দেয়?

আজ সকালে গাড়ি চালানোর সময় আমি আমার সিট বেল্ট পরেছিলাম (আমার স্বাভাবিক কৌশল), তবে কোনও দুর্ঘটনায় পড়েনি, তাই আমার কৌশলটি কি সময়ের অপচয় ছিল? যদি আমি জানতাম যে কখন আমি কোনও দুর্ঘটনার মুখোমুখি হতে পারি তবে আমি কেবল সেই সময়গুলিতে সিট বেল্ট লাগিয়ে সময় বাঁচাতে পারি অন্যকে নয়। তবে আমি জানি না যে আমি কখন দুর্ঘটনায় পড়ব তাই আমি আমার পরা সিট বেল্ট কৌশলটি নিয়েই থাকব কারণ আমি বিশ্বাস করি যে এটি যদি আমার কোনও দুর্ঘটনায় পড়ে থাকে তবে এটি আমাকে সবচেয়ে ভাল সুযোগ দেবে যদিও এর অর্থ কিছুটা সময় নষ্ট করা এবং উচ্চ শতাংশে (আশ্বাস দিয়ে 100%) চেষ্টা করে যে কোনও দুর্ঘটনা নেই।

Comments

+1 গ্রেগ ভাল পোস্ট! আমি আপনার মত একই সময়ে আমার লেখা ছিল। আমরা কিছুটা ওভারল্যাপ করতে পারি তবে আমি মনে করি আমাদের দুজনেরই এমন কিছু বলার ছিল যা চিহ্নের সাথে সঠিক ছিল এবং ওভারল্যাপ হয়নি। ওপি পরিসংখ্যান কী বলে তা আমি নিশ্চিত নই। আপনি তাকে সন্দেহের সুবিধা দিয়েছিলেন তা খুব সুন্দর। আমি এটিতে আরও রাগী দৃষ্টিভঙ্গি নিয়েছি।

— মাইকেল আর চেরনিক

হাই গ্রেগ, আমি আপনার উত্তরটি পছন্দ করেছি, তবে আমি কি এটির কারণটি বলতে পারি: পরিসংখ্যান (বিজ্ঞান) নিজেই একটি পরিসংখ্যান, এটি সময়ের x%, (সম্ভবত উচ্চ x) এর জন্য কাজ করে, তবে 1-x% অজানা রয়েছে / এলোমেলো কারণগুলির বিষয়ে আমাদের সর্বদা সচেতন হওয়া দরকার। প্রদত্ত যে আমরা কোনও # (সম্ভবত অসীম) উপায়ে অজানাটিকে মডেল করতে পারি, আমরা কখনই x জানতে পারব না। আশাকরি এই প্রবাসীরা কখনই ঘটবে না, তবে আমাদের রক্ষণশীলদের প্রতি সর্বদা সচেতন এবং ভুল হওয়া উচিত, বিশেষত যদি ঘটনাটি বিপদজনক হয় (যেমন, গ্রহাণু, আর্থিক পণ্য, সমাজের জন্য পারমাণবিক দুর্ঘটনা এবং ব্যক্তিগতভাবে গাড়ি দুর্ঘটনা)। এটা কোনো কিছু হলো?

— statskeptic

@ স্ট্যাটসেকটিক, আপনি যা বলছেন তা কেবল পরিসংখ্যান নয়, সমস্ত ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। প্রকৃতপক্ষে অন্যান্য ক্ষেত্রের তুলনায় সত্য পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে কম প্রযোজ্য কারণ যখন পরিসংখ্যানগুলি সঠিকভাবে করা হয় তখন অনুমানগুলি স্পষ্ট হয়। বেশিরভাগ সময় যে পরিসংখ্যান ব্যর্থ হয়েছে এটি কৌশলগুলি ছিল না, তবে সেগুলি ভুলভাবে প্রয়োগ করা হয়েছিল। অনিশ্চয়তার সাথে জড়িত যে কোনও ক্ষেত্রে (যা ধর্ম বা খাঁটি গণিত ব্যতীত অন্য কিছু, এমনকি তাদের কিছু আছে) আপনার একটি উত্তর থাকতে পারে যা হয় ভুল, অকেজো, বা পরিসংখ্যান ব্যবহার করে।

— গ্রেগ তুষার

(+1) পরিসংখ্যান হিসাবে "বৈচিত্র্যের মুখে বিশ্বকে বোঝার জন্য ডেটা এবং তথ্য ব্যবহারের বিজ্ঞান" হওয়ার জন্য

— অর্ধ-পাস

Answer 2

আপনি আপনার দৈনন্দিন জীবনে পরিসংখ্যান ব্যবহার না করার কারণে এই ক্ষেত্রটি আপনাকে সরাসরি প্রভাবিত করে না তার অর্থ এই নয়। আপনি যখন চিকিত্সকের কাছে থাকেন এবং তারা একে অপরকে চিকিত্সার পরামর্শ দেন, আপনি বাজি রাখতে পারেন যে সেই সুপারিশের পিছনে অনেকগুলি ক্লিনিকাল ট্রায়াল ছিল যা তাদের পরীক্ষার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য পরিসংখ্যানকে ব্যবহার করে।

দেখা যাচ্ছে যে আপনি ব্যক্তিগতভাবে ধারণাটি ব্যবহার না করলেও প্রত্যাশিত মানের ধারণাটি খুব কার্যকর is আপনার জীবন সঞ্চয় বাজি ধরার উদাহরণ আপনার বিবেচনার ঝুঁকির তুলনায় অ্যাকাউন্টে নিতে ব্যর্থ। অন্যান্য পরিস্থিতি নিজেকে কম ঝুঁকিপূর্ণ প্রতিকূল বলে মনে করতে পারে বা যেখানে বিপর্যয়কর ফলাফল নেই। ব্যবসা, অর্থ, বাস্তব ঘটনাবলী এবং অন্যান্য এটির উদাহরণ। সম্ভবত আপনি হোম বীমা নীতিমালা জারি করছেন - তারপরে হঠাৎ করে নির্দিষ্ট কিছু সময়ের মধ্যে ভূমিকম্পের সম্ভাবনা জেনে রাখা সমস্তই এক বিরাট ব্যাপার।

শেষের পরিসংখ্যানগুলি অনিশ্চয়তার সাথে মোকাবিলা করার একটি দুর্দান্ত উপায়। আপনার শেষ উদাহরণটি আপনি যে জায়গাগুলিতে ভ্রমণ করতে চান সেগুলি সম্পর্কে কিছু তথ্য তৈরি করেছিলেন এবং দাবি করেছেন যে পরিসংখ্যান বলবে যে আপনি এশিয়াতে পছন্দ করেন এমন কোনও স্থান আপনি কখনও পাবেন না। এটা ঠিক ভুল। অবশ্যই এই ডেটা আপনাকে বিশ্বাস করে তুলবে যে এশিয়া আপনার পছন্দ মতো জায়গার কম সম্ভাবনা রয়েছে তবে আপনি নিজের পূর্বের বিশ্বাসটি যা পছন্দ করেন তা সেট করতে পারেন এবং পরিসংখ্যান আপনাকে নতুন ডেটা দেওয়ার পরে কীভাবে আপনার বিশ্বাস আপডেট করবেন তা আপনাকে জানাবে। তদ্ব্যতীত, এটি আপনাকে আধ্যাত্মিক উপায়ে আপনার বিশ্বাসকে সংশোধন করার অনুমতি দেয় যা আপনাকে অনিশ্চয়তার উপস্থিতিতে যৌক্তিকভাবে কাজ করতে দেয়।

Comments

ভ্রমণের উদাহরণটি কেবল একটি তৈরির উদাহরণ ছিল, তবে ধারণাটি এই যে পরিসংখ্যানগুলি অজানাটিকে ধারণ করে না। আপনার ব্যবসায়িক প্রসঙ্গে আপনার উদাহরণটি আমাকে ডব্লিউটিসির বীমা সংস্থাগুলির উদাহরণ সম্পর্কে ভেবে দেখেছিল যে বিল্ডিং ধ্বংসকারী প্লেনগুলি বিবেচনায় না নিয়েই বিল্ডিংয়ের বীমা করার জন্য ব্যয় / উপকারের অনুমান করা হয়েছিল, তবে এটিই সবচেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

— statskeptic

ওপিএস নির্দিষ্ট প্রশ্নগুলির সমাধানের জন্য এবং কোনও দ্বন্দ্ব ছাড়াই বায়েশিয়ান এবং ঘন ঘন স্টেস্টিকগুলিকে মেশানোর জন্য +1 @ jjund3।

— মাইকেল আর চেরনিক

@ স্ট্যাটসেকটিক আপনার বক্তব্য যে সমস্ত সম্ভাব্য অনিশ্চয়তার জন্য পরিসংখ্যানগুলি অ্যাকাউন্ট করতে পারে না এটি ভাল। তবে এটি কার্যকর হওয়ার জন্য সম্পূর্ণ এবং নিখুঁত হতে হবে না। সন্ত্রাসীদের সম্পর্কে আমাদের জ্ঞান আছে। 9/11 এর আগে আমাদের কাছে আত্মঘাতী মিশনে সন্ত্রাসীদের উদাহরণ রয়েছে এবং বিমানের হাইজ্যাকিংয়ের অভিজ্ঞতা আমাদের ছিল। ওয়ার্ল্ড ট্রেড সেন্টারে অ্যাপ্লেন ক্র্যাশ করা একটি সম্ভাবনা ছিল তা নির্ধারণ করার জন্য এই তথ্যগুলি একসাথে তৈরি করা যেতে পারে যদিও আমরা সম্ভবত এটি একটি দূরবর্তী সম্ভাবনা হিসাবে মূল্যায়ন করেছি।

— মাইকেল আর চেরনিক

আমরা জানতাম ওয়ার্ল্ড ট্রেড সেন্টার একটি প্রিয় টেরিস্ট টার্গেট was এর আগে একবার বেসমেন্টে বোমা ফাটিয়ে হামলা করা হয়েছিল। বোমাটি কাঙ্ক্ষিত ক্ষতি করতে যথেষ্ট শক্তিশালী ছিল না এমনটি অন্তত একটি ইঙ্গিত ছিল যে পরের বার খুব আলাদা পদ্ধতি ব্যবহার করা হবে। অবশ্যই প্রায়শই বলা হয়েছে পূর্বের দৃষ্টি 20-20 হয়। এমন অনেকগুলি উদাহরণ রয়েছে যেখানে অপ্রত্যাশিত বা অসম্ভব ঘটে। তবে চ্যালেঞ্জার বিপর্যয়ের ক্ষেত্রে নয়। থিয়োকল ইঞ্জিনিয়াররা এমনকি সীমিত তথ্য সহ জানতেন যে কম তাপমাত্রায় ও-রিং ব্যর্থতার কারণে কিছু বিপর্যয়ের ব্যর্থতার ছোঁয়া রয়েছে।

— মাইকেল আর চেরনিক

@ স্ট্যাটসেকটিক আপনার যুক্তিটি তার ব্ল্যাক সোয়ান বইয়ের তালেবের সন্দেহ-সংশয় / পরিসংখ্যানকে বশে দেওয়ার মতোই অনুরূপ। আমি মনে করি আমার অন্তর্ভুক্ত অনেক পরিসংখ্যানবিদ তার যুক্তিতে শট মেরেছে যা মূলত বলেছে যে পরিসংখ্যান অকেজো কারণ এটি বিরল এবং কল্পনাতীত ঘটনা (9/11 উদাহরণস্বরূপ, উদাহরণস্বরূপ, শেয়ারবাজারে তার ক্র্যাশ তার মধ্যে) অনুমান করতে পারে না।

— মাইকেল আর চেরনিক

Answer 3

বিশ্ব নির্বাহী নয় স্টোকাস্টিক। যদি এটি নির্বিচারবাদী হত তবে পদার্থবিজ্ঞানীরা বিশ্ব শাসন করতেন এবং পরিসংখ্যানবিদরা চাকরির বাইরে থাকতেন। তবে বাস্তবতা হ'ল প্রায় প্রতিটি বিষয়েই পরিসংখ্যানবিদদের উচ্চ চাহিদা রয়েছে। এর অর্থ এই নয় যে পদার্থবিজ্ঞান এবং অন্যান্য বিজ্ঞানের কোনও স্থান নেই তবে পরিসংখ্যান বিজ্ঞানের সাথে একসাথে কাজ করে এবং এটি অনেকগুলি বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের ভিত্তি।

নির্দিষ্ট বকবক এবং ডাউন ডাউন যথেষ্ট। আমি চিকিত্সা শিল্পে সর্বশেষ 17 বছর ধরে কাজ করেছি, প্রথমে চিকিত্সা ডিভাইসে, তারপরে ফার্মাসিউটিক্যালস এবং এখন সাধারণ চিকিত্সা গবেষণা। ড্রাগ ও চিকিত্সা ডিভাইস যা জীবনের মান উন্নত করে এবং প্রায়শই জীবন বাঁচায় বা বাড়িয়ে দেয় এদেশ এবং বিশ্বজুড়ে নিয়মিতভাবে উন্নত ও অনুমোদিত হয় and মার্কিন অনুমোদনের জন্য এফডিএ কোনও ড্রাগ বা চিকিত্সা ডিভাইস বিপণনের অনুমতি দেবে তার আগে সুরক্ষা এবং কার্যকারিতার প্রমাণ প্রয়োজন। পর্যায়ক্রমে ক্লিনিকাল ট্রায়াল থেকে এফডিএর প্রমাণ পাওয়া যায়। সমস্ত ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলির জন্য বৈধ পরিসংখ্যান ডিজাইন এবং বিশ্লেষণ পদ্ধতি প্রয়োজন। কোন কিছুই ঠিক নাই. ড্রাগগুলি কিছু লোকের জন্য ভাল কাজ করে যখন অন্যরা সাড়া না দেয় বা বিরূপ ঘটনা ঘটতে পারে (খারাপ প্রতিক্রিয়া যা অসুস্থতা বা মৃত্যুর কারণ হতে পারে)। ট্রায়ালগুলি অকার্যকর ওষুধকে কার্যকর থেকে আলাদা করে দেয়। বেশিরভাগ ওষুধ ব্যর্থ হয় এবং প্রায়শই প্রথম পর্যায়ে বিকাশ থেকে তৃতীয় পর্বের শেষের দিকে ট্রায়াল শেষে অনুমোদন এবং বিপণন সহ দশ বছরের চক্র থাকে। পোস্টমার্কেট নজরদারি যার জন্য পরিসংখ্যানও প্রয়োজন, তারপরে ওষুধটি সাধারণ জনগণের পক্ষে পর্যাপ্ত পরিমাণে কাজ করে তা নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োগ করা হয়। কখনও কখনও যে সাধারণ জনগণের জন্য ওষুধটি অনুমোদিত হয় তা হ'ল ক্লিনিকাল ট্রায়ালের জন্য যোগ্য রোগীদের তুলনায় কম প্রতিবন্ধী গোষ্ঠী। তাই কখনও কখনও ওষুধগুলি বিপজ্জনক হিসাবে পরিণত হয় এবং বাজার থেকে টানা হয়। পরিসংখ্যান ওষুধের সুরক্ষার সমস্ত ক্ষেত্রে সহায়তা করে। পোস্টমার্কেট নজরদারি যার জন্য পরিসংখ্যানও প্রয়োজন, তারপরে ওষুধটি সাধারণ জনগণের পক্ষে পর্যাপ্ত পরিমাণে কাজ করে তা নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োগ করা হয়। কখনও কখনও যে সাধারণ জনগণের জন্য ওষুধটি অনুমোদিত হয় তা হ'ল ক্লিনিকাল ট্রায়ালের জন্য যোগ্য রোগীদের তুলনায় কম প্রতিবন্ধী গোষ্ঠী। তাই কখনও কখনও ওষুধগুলি বিপজ্জনক হিসাবে পরিণত হয় এবং বাজার থেকে টানা হয়। পরিসংখ্যান ওষুধের সুরক্ষার সমস্ত ক্ষেত্রে সহায়তা করে। পোস্টমার্কেট নজরদারি যার জন্য পরিসংখ্যানও প্রয়োজন, তারপরে ওষুধটি সাধারণ জনগণের পক্ষে পর্যাপ্ত পরিমাণে কাজ করে তা নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োগ করা হয়। কখনও কখনও যে সাধারণ জনগণের জন্য ওষুধটি অনুমোদিত হয় তা হ'ল ক্লিনিকাল ট্রায়ালের জন্য যোগ্য রোগীদের তুলনায় কম প্রতিবন্ধী গোষ্ঠী। তাই কখনও কখনও ওষুধগুলি বিপজ্জনক হিসাবে পরিণত হয় এবং বাজার থেকে টানা হয়। পরিসংখ্যান ওষুধের সুরক্ষার সমস্ত ক্ষেত্রে সহায়তা করে।

পরিসংখ্যান নিখুঁত নয়। এলোমেলোতা এবং অনিশ্চয়তার কারণে আমরা কিছু ভুল নিয়ে বেঁচে থাকি। তবে এটি নিয়ন্ত্রণ করা হয় এবং আমাদের জীবন উন্নত হয় এবং পরিসংখ্যান বিজ্ঞান জড়িত না হলে তারা কী হতে পারে তার থেকে ত্রুটিগুলি হ্রাস পেয়েছে।

Comments

আমাকে ভুল করবেন না আমি বুঝতে পারি যে সমস্ত কিছুর মধ্যে পরিসংখ্যান রয়েছে, এমনকি কোয়ান্টাম মেকানিক্স সহ পদার্থবিজ্ঞানও সমস্ত সম্ভাবনার বিষয়ে এবং পরিসংখ্যান ছাড়া গণনা করার মতো পর্যাপ্ত পরিমাণে পরমাণু নেই। আমি কেবল এটি নির্ধারণ করতে চাই যে এলোমেলোতা এবং অনিশ্চয়তা কীভাবে মোকাবেলা করতে হবে যা আমার (বা অন্যান্য লোকের) জীবনে কোনও প্রকৃত পরিসংখ্যান বা বিতরণের চেয়ে বেশি প্রভাবিত করতে পারে।

— statskeptic

ঠিক আছে statskeptic যাতে আপনি বিভ্রান্ত না হন। তবে পরিসংখ্যানগুলি কীভাবে আপনার সাফল্যের সুযোগকে উন্নত করে তা দেখতে এত কষ্ট কেন। সম্ভাব্যতা তত্ত্ব আপনাকে সুযোগের গেমগুলির বিজয়গুলির প্রতিক্রিয়া জানায়। যদি আপনি ব্ল্যাকজ্যাকে থর্পের বিট ডিলার কৌশলটি ব্যবহার করতে পারেন এবং আপনার কাছে তহবিলের একটি বৃহত ব্যাংক রয়েছে তবে আপনি দীর্ঘমেয়াদে একটি ভাগ্য অর্জন করতে পারেন। এমআইটি শিক্ষার্থীরা লাস ভেগাসে এটি প্রমাণ করেছে যদিও একাধিক ডেকে মিশ্রণের মাধ্যমে গণনার সুবিধা হ্রাস পেয়েছে। এটা সত্য. ক্যাসিনো জানে যে কার্ড কাউন্টারগুলি হুমকি।

— মাইকেল আর চেরনিক

তারা তাদের জন্য অনুসন্ধান করে এবং যখন তারা মনে করে যে তারা একটি খুঁজে পায় তারা তাকে বা তার ক্যাসিনো থেকে ফেলে দেয় কোনও প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হয়নি।

— মাইকেল আর চেরনিক

এছাড়াও, দয়া করে মনে করবেন না যে আমি আপনার পেশাকে শিখিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করছি। বিদ্যুৎ সাশ্রয়ের জন্য এমন কম্পিউটার রয়েছে যা পরিসংখ্যানগতভাবে গণনা করছে এবং আমি এটি শ্রদ্ধা করি। আমি কেবল এই চেষ্টা করার চেষ্টা করছি যে পরিসংখ্যানগুলিতে আমার চেয়ে আরও বেশি জ্ঞানের লোকেরা এই প্রশ্নগুলির সাথে কীভাবে ডিল করেন।

— statskeptic

@ স্ট্যাটস্কেপটিক আমি আমার মূল পোস্টটি দেখেছি আমি আমার অন্তর্নিহিত মন্তব্যের জন্য ক্ষমা চাইছি। এগুলি একটি মডারেটর দ্বারা যথাযথভাবে সম্পাদনা করা হয়েছিল। আমি মনে করি আপনি যা বলতে চাইছেন তা ভুল বুঝেছি। আমি আশা করি আমরা আপনার প্রশ্নের উত্তরটি ভালভাবে দিয়েছি এবং আপনার কিছু সংশয় থেকে মুক্তি পেয়েছি।

— মাইকেল আর চেরনিক

Answer 4

সম্ভাব্যতার উপযোগিতা এবং পরিসংখ্যান সম্পর্কে যখন আমি কোনও একক ইভেন্টের বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার কথা করি তখন আমারও একই সন্দেহ রয়েছে। আমার মতে, সম্ভাব্যতা, বাস্তব বা অনুমানযোগ্যতা জানা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যখন লক্ষ্য নমুনাগুলির ফলাফলগুলির অনুমান করা হয়, সেগুলি একক ঘটনা হতে পারে বহুবার পুনরাবৃত্তি করা বা একটি নির্দিষ্ট জনগোষ্ঠীর একটি নমুনা ডুবানো। সংক্ষেপে, সম্ভাব্যতা জানার ফলে ক্যাসিনো যারা আরও দীর্ঘমেয়াদে (অনেক নাটকের পরে) জিততে পারে তার গ্যারান্টি দেয় এবং এমন এক জুয়া খেলোয়াড়ের জন্য নয় যা একবার খেলার ভান করে, তাই তিনি তার পক্ষে আরও বোধগম্য হন he জিতবে বা আলগা হবে (পরীক্ষাগুলি যখন একবারে চালানো হয় তখন এগুলি ফলাফল)। জেনারেলদের পক্ষেও গুরুত্বপূর্ণ যারা যারা তাদের সোল্ডারদের 10% হারানোর ঝুঁকি (সম্ভাবনা) নিয়ে যুদ্ধে প্রেরণে চিন্তাভাবনা করেন, তবে কোনও নির্দিষ্ট সোল্ডারের জন্য নয় (যোহান) যিনি কেবল মারা যাবেন বা বেঁচে আছেন। বাস্তব জীবনে এরকম অনেক উদাহরণ রয়েছে।

আমি যে বিষয়টিটি তৈরি করতে চাই তা হ'ল, সম্ভাবনা এবং পরিসংখ্যানগুলি কেবল বাস্তব জীবনেই কার্যকর নয়, আরও স্পষ্টভাবে, তারা সমস্ত আধুনিক বৈজ্ঞানিক গবেষণা এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার নিয়মের একটি সরঞ্জাম। তবে, এটি বলা ঠিক হবে না যে যুক্তিটি ফলাফলের অনুমানের জন্য উদ্দেশ্য বা উদ্দেশ্য পুনরায় বলার সম্ভাবনা ছাড়াই কোনও ঘটনার সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে। কোনও নির্দিষ্ট ব্যক্তির সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করার সম্ভাবনা প্রবণতা, তার বা তার ঝুঁকির বিপর্যয়ের মাত্রার উপর ভিত্তি করে স্পষ্টতই বিষয়ভিত্তিক। ঝুঁকি এড়ানো এবং ঝুঁকি প্রেমীদের একই লটারির (একই প্রত্যাশিত মান) প্রতি আলাদা মনোভাব (সিদ্ধান্ত) থাকে।

Comments

অনিশ্চিত ঘটনার বিষয়ে লোকেরা কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায় সেই দিক থেকে ঝুঁকি এড়ানো সম্পর্কিত বিষয়টি একটি আকর্ষণীয় one তবে মনে রাখবেন যে অর্থনীতিবিদরা যখন অনিশ্চয়তার অধীনে পছন্দকে বিবেচনা করেন (যেমন বিশ্বের রাজ্যের উপর পণ্যদ্রব্য), তখন সম্ভাব্য সম্ভাবনাটি ন্যায্য বৈষম্যরেখার মাধ্যমে কার্যকর হয় (একটি বাজেটের সীমাবদ্ধতাটি বাস্তবে সুষ্ঠু জুয়ার অধীনে সম্ভাব্য বান্ডিলগুলি প্রতিফলিত করে)। এজেন্টরা কেবল তাদের পছন্দ অনুসারে আচরণ করে (যেমন ঝুঁকি এড়ানো), তবে তাদের বাজেটের সীমাবদ্ধতার (উপলব্ধ জুয়া) ইন্টারপ্লে এবং ন্যায্য প্রতিকূলতার রেখা তাদের মূল্যায়ন অনুসারেও আচরণ করে।

— সিলভারফিশ

সংক্ষেপে, এটি সত্য নয় যে সমস্ত ঝুঁকি-প্রতিরোধকারী লোকেরা "কখনই জুয়া খেলেন না" (শব্দের বিস্তৃত অর্থে), কেবলমাত্র তাদের পক্ষে বাস্তবের ন্যায়সঙ্গত প্রতিকূলতার কারণে জুয়া খেলতে প্ররোচিত করা যায় না। তবে পর্যাপ্ত ঝুঁকিপূর্ণ প্রিমিয়াম (তাদের ঝুঁকি থেকে বিরতির মাত্রার উপর নির্ভরশীল) তবে সেই সিদ্ধান্তকে বদলে দিতে পারে। যেহেতু এই বিশ্লেষণটি ন্যায্য প্রতিকূলতার বিষয়ে এজেন্টের উপলব্ধির উপর নির্ভর করে, এমনকি "এক-অফ শট" এর উপরও যুক্তিযুক্ত এজেন্ট সম্ভাব্যতাগুলি ওজন করবে।

— সিলভারফিশ

1- আমি বলিনি যে ঝুঁকিপূর্ণ ব্যক্তিরা কখনও জুয়া খেলেন না। 2-আমি "সাবজেক্টিভ" বলতে যা বোঝাতে চেয়েছি তা হ'ল লটারির প্রত্যাশিত মান জানার ফলে এটির প্রতি কোনও ব্যক্তির মনোভাব নির্ধারণ হয় না। অন্যান্য সমস্ত জিনিস সমান, এই মনোভাবটি একটি ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্যের একটি ক্রিয়া যা ঝুঁকি এড়ানোর ডিগ্রি যা জুয়ার প্রত্যাশিত ইউটিলিটি নির্ধারণ করে। 3-অর্থনৈতিক তত্ত্বের যৌক্তিকতা অনুমানের উপর নির্ভর করে এবং তাই আপেক্ষিক। সেই কারণেই একই প্রত্যাশিত মানের প্রতি দুটি ব্যক্তি ভিন্ন মনোভাব দেখিয়ে উভয়কে "যুক্তিবাদী" বলা যেতে পারে।

— মোহাম্মদ লেমিন

আমি আশা করি আমরা এই আলোচনার কেন্দ্রীয় পয়েন্টটি মিস না করি, যা এই সত্যটি নিয়ে কাজ করে যে খুব কম সম্ভাবনার সাথে ঘটনাগুলি যে কোনও ট্রেইলে সংঘটিত হতে পারে। এবং vise তদ্বিপরীত।

— মোহাম্মদ লেমিন

Answer 5

দীর্ঘ এবং সংক্ষেপে এটি হ'ল সম্ভাবনা হ'ল 0 এবং 1 এর মধ্যে বিশ্বাসের ডিগ্রিগুলিতে সাধারণ সত্য / মিথ্যা যুক্তিবিদ্যার অনন্য সাধারণীকরণ এটিই সম্ভবত তথ্যের তথাকথিত লজিক্যাল বায়েশিয়ান ব্যাখ্যা, আরটি কক্সের উদ্ভব এবং পরে এটিটি দ্বারা পরিচালিত Jaynes।

তদ্ব্যতীত দুর্বল অনুমানের অধীনে এটি দেখানো যেতে পারে যে অগ্রাধিকার দ্বারা অনিশ্চিত ফলাফলগুলি অর্ডার করার সঠিক উপায় হ'ল প্রত্যাশিত ইউটিলিটি দ্বারা তাদের অর্ডার করা, প্রত্যাশিত ফলাফলগুলির উপর সম্ভাব্যতা বন্টনের বিষয়ে বিবেচিত হয়ে।

বায়সিয়ান সম্ভাব্যতা এবং প্রত্যাশিত ইউটিলিটির উপর ভিত্তি করে প্রয়োগিত সিদ্ধান্ত বিশ্লেষণের পরিচিতি এবং ব্যাখ্যার জন্য রবার্ট ক্লেমেন, "কঠোর সিদ্ধান্ত গ্রহণ" দেখুন।

প্রচলিত ঘন ঘনসংখ্যক পরিসংখ্যান সম্পর্কে আপনার সন্দেহ হওয়া ঠিকই সঠিক; এর উদ্ভাবকদের ডিজাইনের মাধ্যমে (আরএ ফিশার, জে। নেইম্যান, ই পিয়ারসন) এটি পুনরাবৃত্ত ইভেন্টগুলিতে সীমাবদ্ধ। তবে অনেকগুলি দৈনন্দিন সমস্যা পুনরাবৃত্ত ইভেন্টগুলিতে জড়িত না। কি করো? সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে স্কোয়ার পেগকে গোল গর্তে জোর করে এবং গোলপোস্টগুলিকে সরানোর কয়েকটি সমন্বয়। লজ্জাজনক, সত্যই।

Comments

-1 আমার মতে ঘনত্ববাদী পরিসংখ্যানগুলির একটি খুব দরিদ্র এবং অন্যায় চিত্রিত। আমি বায়েশিয়ান পদ্ধতির এমন নেতিবাচক দৃষ্টিভঙ্গি নেব না। তবে বায়েশিয়ানরা (যে কোনও শিবির) সমালোচনা থেকে মুক্ত নয়। বিশ্বাসের ডিগ্রিটি কী মূল্যের মূল বিষয়? বিশ্বাসের ডিগ্রিটি কি বিষয়ীয় এবং ব্যক্তিগত, যাতে দু'জন লোক দুটি পৃথক উত্তর দিতে পারে? পূর্ব বিতরণের প্রয়োজন কী? কিভাবে এটি বাছাই করা উচিত? অনুমানের জন্য যে কোনও দৃষ্টান্তের জন্য প্রচুর প্রশ্ন। তবে আমরা কি ফাউন্ডেশনগুলি নিয়ে হোস্টেল বিভ্রান্তির পর্যায়ে পার হই না?

— মাইকেল আর চেরনিক

আমাদের একত্রিত করার এবং দৃ res়ভাবে বলতে যে বিজ্ঞানীর মুখোমুখি হওয়ার সময় স্টাটিকস গুরুত্বপূর্ণ about পরিবর্তে আপনি ঘনঘনবাদী পদ্ধতিতে সস্তা শট নেওয়ার জন্য সংশয়ীদের সাথে একমত হন! এটাই লজ্জাজনক।

— মাইকেল আর চেরনিক

@ মিশেল চের্নিক: (১) স্ট্যাটিস্টিকস ইজ ইজ ইম্পর্ট্যান্ট খুব সহজেই চিৎকার করা কোনও যুক্তিই নয় যা কোনও সন্দেহবাদীর বিরুদ্ধে জয়লাভ করবে। (২) বায়েশিয়ান অনুমানের সমস্যা সাধারণ তথ্যের সাথে একইভাবে সম্পর্কিত। এটি হ'ল কিছু জায়গা প্রদত্ত, আপনি সম্ভাবনার আইন প্রয়োগ করে একটি সমাধান ক্র্যাঙ্ক করেছেন। তথ্য (যেমন কোনও পূর্ব বিতরণ) সঠিক বা ভুল নয়; তারা ঠিক আছে। যুক্তিসঙ্গত লোকেরা পূর্বের বিতরণগুলি সম্পর্কে ঠিক ততটা দ্বিমত পোষণ করে যেমন তারা অন্য কোনও সমস্যা ডেটা সম্পর্কে করে।

— রবার্ট ডডিয়ার

ভিত্তি সম্পর্কে কোনও আলোচনায় আসতে আমার আপত্তি নেই। এটি উপযুক্ত জায়গা নয় এবং আপনার কাছে আমার একটাই বক্তব্য আমি মনে করি আপনি সস্তা শট নিয়েছেন এবং আপনার উত্তরটি অনুপযুক্ত। এজন্য পরিসংখ্যানের ভিত্তি নিয়ে আলোচনার প্রয়োজন নেই।

— মাইকেল আর চেরনিক

ছেলেকে জড়িয়ে ধরো।

— ব্র্যান্ডন বার্টেলসেন

Answer 6

আমি নিম্নলিখিত কারণে পরিসংখ্যান সন্দেহ।

1. আমি নিশ্চিত যে পরিসংখ্যানে স্নাতক ডিগ্রিবিহীন কারও কাছে তারা কী করছে তার কোনও ক্লু নেই। Unf। বিশ্বজুড়ে কয়েক মিলিয়ন মানুষ পরিসংখ্যানে স্নাতক ডিগ্রি ছাড়াই গবেষণা করছেন। আমি পার্কের মেরিল্যান্ড কলেজের ইউনিভার্সিটি-তে স্নাতক গণিত মেজর ছিলাম। আমি 4 400 স্তরের গণিত ক্লাস নিয়েছি। সমস্ত শিক্ষক আপনাকে কীভাবে স্টাফ গণনা করবেন তা শিখিয়েছিলেন। হাইপোথিসিস টেস্টিং বাদে কীভাবে কোনও কিছু বোঝার জন্য বা কোনও পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ করবেন তা আমাকে কেউ শিখিয়েছে না, এটি 2 কারণে কোনও কারণে বোঝায় না।
   ১. প্রতিটি অনুমানের পরীক্ষার জন্য আমাকে শেখানো হয়েছিল, আমাকে আগে থেকেই অনুমান করা উচিত ছিল। আমাকে কোন অনুমান (গুলি) দিয়ে শুরু করতে হবে তা কেউ আমাকে শিখিয়েছে না। ২. পি মানগুলি যৌক্তিকভাবে কোনও ধারণা দেয় না। পরিসংখ্যানগুলির একটি স্নাতক ডিগ্রি আপনাকে এপি মানটি আসলে কী তা শিখিয়ে পারে। তবে, আমি নিশ্চিত যে কোনও স্নাতক এটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তা জানেন না। স্নাতক সংজ্ঞা সংজ্ঞাটি সঠিক হওয়ার উপর নির্ভর করে এমন কোনও কিছুর সম্ভাবনা অনুমান করে। যৌক্তিকভাবে, সংজ্ঞাটি মোটেই বোঝা যায় না। এর চেয়েও খারাপ, কোনও সম্ভাবনা কোথা থেকে এসেছে তা আমাকে কখনও জানিয়েছে না। যদি কেউ আমাকে উত্তর দিতে পারে তবে আমি আমার প্রায় পুরো গণিত বিভাগকে (200 জনেরও বেশি) ইমেল করেছি। সর্বাধিক জনপ্রিয় এবং একমাত্র প্রতিক্রিয়াগুলি ছিল "সম্ভাব্যতার জন্য ত্রুটির হারগুলি স্বীকার করতে হবে" (যখন আমি লোকদের জিজ্ঞাসা করলাম কীভাবে এটি করা হয়েছিল তখন তারা সকলেই আমাকে উত্তর দিয়েছিল "
   আমি যখন এপি মানটির সার্থকতা কী তা যখন গুগল করেছিলাম তখন একই জিনিস ঘটেছিল। এটি আমাকে উপসংহারে নিয়ে যায় ...

2. এমনকি একটি সিগ। গণিত এবং পরিসংখ্যান অধ্যাপকদের পরিসংখ্যানের পিছনে যুক্তি কী তা সম্পর্কে কোনও ধারণা নেই। আমি আশা করি না যে লোকেরা গভীর জ্ঞান রাখবেন। যাইহোক, আমি একটি সিগ এমনকি অনুভূতি আছে। গবেষণার% এবং অধ্যাপকগণ পরিসংখ্যানের পিছনে অন্তর্নিহিত কোনও যুক্তি বুঝতে পারেন না।

3. পরিসংখ্যানগত ত্রুটি প্রকৃত ত্রুটির মতো জিনিস নয়। যেহেতু লোকে হিংসাত্মক জিনিসগুলির জন্য অনুমানের জন্য পরিসংখ্যানগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করে, লোকেরা পরিসংখ্যানগত ত্রুটিটি "মুখোশ" দেওয়ার জন্য ব্যবহার করতে পছন্দ করে যে প্রকৃত ত্রুটিটি সম্পর্কে তাদের কোনও ধারণা নেই।

4. লোকেরা বড় জনগোষ্ঠীর জন্য ছোট নমুনাগুলি ব্যবহার করে কারণ পরিসংখ্যানতত্ত্ব তাদের বলে যে তারা পারে can আমি আমার কলেজের একটি কোর্স থেকে শিখেছি যে, লোকেরা এমন ডেটা ব্যবহার করতে পছন্দ করে যা দেশের প্রায় ৩০ টি স্কুল থেকে এই হিসাব করে যে সারা দেশে বিদ্যালয়ে খুব কম হিংসাত্মক ঘটনা ঘটেছে show এখানে প্রায় এক লক্ষ বিদ্যালয় রয়েছে। পাগল মনে হচ্ছে। একটি সম্পূর্ণ জনপ্রিয় আন্দোলন সমগ্র দেশে প্রায় 30 টি স্কুলকে কেন্দ্র করে তৈরি করা হয়।

5. লোকেরা প্রমাণের বোঝাটিকে স্ট্যাটিস্টিকাল করতে পছন্দ করে। হিগস বোসম কখনও আবিষ্কার হয়নি। এটি পরিসংখ্যানগতভাবে আবিষ্কৃত হয়েছিল, তবে এর কোনও অর্থ নেই। বিশুদ্ধ পরিসংখ্যানগতভাবে কিছু আবিষ্কার করা নিরর্থক কারণ পরিসংখ্যানের নির্ভুলতা কেউ জানে না।

6. গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ দেওয়ার জন্য লোকেরা পরিসংখ্যান ব্যবহার করতে পছন্দ করে। পরিসংখ্যানগুলি গাইড হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে এটি আসলে কতটা সঠিক তা কেউ জানে না। যেহেতু কোনও সমস্যা সমাধান করা অসম্ভব বলে মনে হচ্ছে তার অর্থ এই নয় যে পরিসংখ্যানই পরের সেরা জিনিস। ডিএনএ পরীক্ষার পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে তৈরি হ'ল আমাকে শীতল করতে দেয়। পরিসংখ্যানের কারণে আমাকে মৃত্যুদণ্ড দেওয়া যেতে পারে? পরিসংখ্যানের কারণে একজন খুনীকে জেল থেকে মুক্তি দেওয়া যেতে পারে?

আমি বিশ্বাস করি পরিসংখ্যানগুলি কার্যকর হতে পারে তবে কেবলমাত্র যদি এটি উপসংহার হিসাবে ব্যবহার না করা হয়। আমি বিশ্বাস করি যে পরিসংখ্যানগুলি কিছু সম্ভাবনাগুলি কী তা আমাদের বলতে পারে। তারপরে কোন সম্ভাবনা (গুলি) সঠিক তা প্রমাণ করার জন্য যুক্তি নয়, পরিসংখ্যানগত যুক্তি ব্যবহার করা উচিত।

Comments

"... নিরর্থক কারণ কেউই পরিসংখ্যানের নির্ভুলতা জানেন না", এবং বিদ্যালয় বা ডিএনএর নমুনার মতো পরিসংখ্যানগত প্রমাণ থেকে সিদ্ধান্তগুলি আঁকানোর বিষয়ে আপনার অভিযোগগুলি পরামর্শ দেয় যে আপনি পরিসংখ্যানগত অনুমানের উপর নির্ভর করেন না । তবুও প্রায়শই একটি সীমাবদ্ধ নমুনা হ'ল সমস্ত প্রমাণই পাওয়া যায়, বা আপনি যে সমস্ত ডেটা ক্যাপচার করতে পারেন। এরকম প্রমাণ কীভাবে ওজন করা যায়? আমরা অনিশ্চয়তার মুখোমুখি, কারণ আমাদের নমুনাটি হ'ল বিস্তৃত জনসংখ্যাকে প্রতিফলিত করবে না। অনুমানটি সেই অনিশ্চয়তার সাথে সম্পর্কিত, যেমন আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি নমুনার পরিসংখ্যানগুলিতে অনিশ্চয়তা পরিমাপ করে যেমন নমুনার অর্থ (প্রায়, পরিসংখ্যানের "নির্ভুলতা" জানা যায়)।

— সিলভারফিশ

"প্রফেসরগণ পরিসংখ্যানের পিছনে অন্তর্নিহিত কোন যুক্তি বুঝতে পারেন না" - কিছু পরিসংখ্যানের মূলত বিভিন্ন দর্শন রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ বায়েশিয়ান-ফ্রিকোয়ালিস্ট বিতর্ক দেখুন) তবে বেশিরভাগ লোক একটি বিশেষ সমস্যায় প্রয়োগ করার কৌশলগুলি সম্পর্কে বাস্তববাদী। এটি কোনও আন্ডারগ্রাড কোর্সে খুব বেশি পরিমাণে নাও দেখাতে পারে, তবে পরিসংখ্যানের দর্শন অবশ্যই একদিন খামের পিছনে এলোমেলোভাবে আঁকা হয়নি। পি-মানগুলির ক্ষেত্রে, "যৌক্তিকভাবে, সংজ্ঞাটি মোটেই বোঝা যায় না": সম্ভবত আপনার এই প্রশ্নটি সিভি-তে আলোচনা করা উচিত ।

— সিলভারফিশ

এসই সাইটে যথাযথ উত্তর বিবেচনা করা হয় না ula এগুলি মজাদার হতে পারে - এবং এতে কিছু সত্য থাকতে পারে, যেমনটি আমি বিশ্বাস করি যে এটি একটি করেছে - তবে শেষ পর্যন্ত তারা ম্যাকবেথ, অ্যাক্ট ভি, দৃশ্যের 5, লাইন 26-28-এ লাইন

— শুক্র