ত্রুটি-ইন-ভেরিয়েবল রিগ্রেশন: এটি তিনটি সাইট থেকে ডেটা পুল করার পক্ষে বৈধ?


15

আমি সম্প্রতি একটি ক্লায়েন্ট আমার কাছে বুটস্ট্র্যাপ বিশ্লেষণ করতে এসেছি কারণ একজন এফডিএ পর্যালোচক বলেছিলেন যে তাদের ত্রুটি-ইন-ভেরিয়েবল রিগ্রেশনটি অবৈধ ছিল কারণ সাইটগুলি থেকে ডেটা পুল করার সময় বিশ্লেষণে তিনটি সাইট থেকে পুলিং ডেটা অন্তর্ভুক্ত ছিল যেখানে দুটি সাইট কিছু নমুনা অন্তর্ভুক্ত করেছিল একই.

পটভূমি

ক্লায়েন্টের কাছে একটি নতুন অ্যাসাইয়িং পদ্ধতি ছিল যা তারা দেখাতে চেয়েছিল একটি বিদ্যমান অনুমোদিত পদ্ধতির "সমতুল্য"। তাদের পদ্ধতির উভয় পদ্ধতির ফলাফল একই নমুনাগুলিতে প্রয়োগের সাথে তুলনা করা ছিল। তিনটি সাইট পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল। ত্রুটি-ইন-ভেরিয়েবল (ডেমিং রিগ্রেশন) প্রতিটি সাইটের ডেটাতে প্রয়োগ করা হয়েছিল। ধারণাটি হ'ল যে যদি রিগ্রেশনটি opeাল প্যারামিটারটিকে 1 এর কাছাকাছি এবং 0 টির কাছাকাছি ইন্টারসেপ্ট দেখায় এটি দেখায় যে দুটি অ্যাসাইনিং কৌশল প্রায় একই ফলাফল দিয়েছে এবং তাই নতুন পদ্ধতিটি অনুমোদিত করা উচিত। সাইট 1 এ তাদের 45 টি সংযুক্ত পর্যবেক্ষণ প্রদান করে 45 টি নমুনা ছিল। সাইট 2 এর 40 টি নমুনা এবং সাইট 3, 43 নমুনা ছিল। তারা তিনটি পৃথক ডেমিং রিগ্রেশন করেছে (দুটি পদ্ধতির পরিমাপের ত্রুটির জন্য অনুপাত 1 অনুমান করে)। সুতরাং অ্যালগোরিদম বর্গক্ষেত্রের দৈর্ঘ্যের দূরত্বগুলির যোগফলকে হ্রাস করেছে।

তাদের জমা দেওয়ার ক্ষেত্রে ক্লায়েন্ট চিহ্নিত করেছিলেন যে 1 এবং 2 সাইটগুলিতে ব্যবহৃত কয়েকটি নমুনা একই ছিল। পর্যালোচনায় এফডিএ পর্যালোচক বলেছিলেন যে ডেমিং রিগ্রেশনটি অবৈধ ছিল কারণ সাধারণ নমুনাগুলি ব্যবহার করা হত যা "হস্তক্ষেপ" এর কারণ হয়ে তোলে যা মডেলটির অনুমানকে অবৈধ করে তোলে। তারা অনুরোধ করেছে যে এই হস্তক্ষেপটি বিবেচনায় নেওয়ার জন্য ডেমিং ফলাফলগুলিতে একটি বুটস্ট্র্যাপ সমন্বয় প্রয়োগ করা উচিত।

এই মুহুর্তে ক্লায়েন্টটি কীভাবে আমাকে আনা হয়েছিল সেই বুটস্ট্র্যাপটি কীভাবে করবেন তা জানতেন না The শব্দটি হস্তক্ষেপটি অদ্ভুত ছিল এবং পর্যালোচক ঠিক কী পাচ্ছেন তা আমি নিশ্চিত ছিলাম না। আমি ধরে নিয়েছি যে বিন্দুটি সত্যই ছিল যেহেতু পুলযুক্ত তথ্যগুলিতে সাধারণ নমুনাগুলি থাকায় সাধারণ নমুনাগুলির জন্য পারস্পরিক সম্পর্ক থাকতে পারে এবং তাই মডেল ত্রুটির শর্তগুলি সমস্ত স্বাধীন হয় না।

ক্লায়েন্টের বিশ্লেষণ IS

তিনটি পৃথক রেগ্রেশন খুব মিল ছিল। প্রত্যেকের 1ালের প্যারামিটারগুলি 1 এর কাছাকাছি এবং ইন্টারসেপ্ট 0 এর কাছাকাছি ছিল। 95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানে প্রতিটি ক্ষেত্রে যথাক্রমে slাল এবং ইন্টারসেপ্টের জন্য 1 এবং 0 রয়েছে। মূল পার্থক্যটি 3. সাইটে কিছুটা উচ্চতর অবশিষ্ট অবকাশ ছিল Furthermore তবুও তারা এটিকে ওএলএস করার ফলাফলের সাথে তুলনা করে এবং এগুলির সাথে খুব মিল খুঁজে পেয়েছে (কেবলমাত্র একটি ক্ষেত্রে ওএলএসের ভিত্তিতে opeালের জন্য আস্থা অন্তর 1 ছিল না) contain যে ক্ষেত্রে OLালের জন্য ওএলএস সিআই-তে 1 টি অন্তর্ভুক্ত ছিল না তার মধ্যবর্তী ওপরের সীমানাটি 0.99 এর মতো কিছু ছিল।

ফলাফলগুলি তিনটি সাইটে একইরকম হওয়ার সাথে সাথে সাইটের ডেটা পুলিং যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হয়। ক্লায়েন্টটি একটি পোল্ড ডেমিং রিগ্রেশন করেছিল যা একইরকম ফলাফল হতে পারে। এই ফলাফলগুলি দিয়ে আমি ক্লায়েন্টের পক্ষে এই দাবিটি বিতর্কিত করে যে নিবন্ধগুলি অবৈধ were আমার যুক্তিটি হ'ল উভয় ভেরিয়েবলের মধ্যে একই পরিমাপের ত্রুটি রয়েছে বলে ক্লায়েন্ট ডেমিং রিগ্রেশনকে চুক্তি / মতবিরোধ দেখানোর উপায় হিসাবে ব্যবহার করা ঠিক ছিল। স্বতন্ত্র সাইট রিগ্রেশনগুলির সাথে সম্পর্কযুক্ত ত্রুটির কোনও সমস্যা ছিল না কারণ প্রদত্ত সাইটের মধ্যে কোনও নমুনা পুনরাবৃত্তি হয়নি। শক্ত আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি পেতে পুলিং ডেটা।

এই সমস্যাটি প্রতিকার করা যেতে পারে সাইট 1 থেকে সাধারণ নমুনাগুলি দিয়ে কেবল বাকী রেখে দেওয়া তথ্যগুলিকে সরিয়ে রেখে। এছাড়াও তিনটি পৃথক সাইট মডেলের সমস্যা নেই এবং এটি বৈধ। এটি আমার কাছে পুলিং ছাড়াই চুক্তির দৃ strong় প্রমাণ সরবরাহ করা বলে মনে হচ্ছে। তদুপরি সাধারণ সাইটগুলির জন্য 1 এবং 2 সাইটগুলিতে পরিমাপগুলি স্বাধীনভাবে নেওয়া হয়েছিল। সুতরাং আমি মনে করি যে সমস্ত ডেটা ব্যবহার করে পোল করা বিশ্লেষণও বৈধ কারণ 1 সাইটের কোনও নমুনার জন্য পরিমাপের ত্রুটি 2 সাইটের অনুরূপ নমুনায় পরিমাপের ত্রুটির সাথে সম্পর্কযুক্ত নয় এটি সত্যিই কেবল ডিজাইনের কোনও বিন্দু পুনরাবৃত্তি করার সমান amounts স্পেস যা কোনও সমস্যা হওয়া উচিত নয়। এটি পারস্পরিক সম্পর্ক / "হস্তক্ষেপ" তৈরি করে না।

আমার প্রতিবেদনে আমি লিখেছি যে একটি বুটস্ট্র্যাপ বিশ্লেষণ অপ্রয়োজনীয় কারণ এর সাথে সামঞ্জস্য করার কোনও সম্পর্ক নেই। তিনটি সাইট মডেল বৈধ ছিল (সাইটের মধ্যে কোনও "হস্তক্ষেপ সম্ভব নয়") এবং পুলিংয়ের সময় 1 স্তরে সাধারণ নমুনাগুলি সরিয়ে একটি পুল বিশ্লেষণ করা যেতে পারে। এই জাতীয় পুল বিশ্লেষণে হস্তক্ষেপের সমস্যা হতে পারে না। একটি বুটস্ট্র্যাপ সমন্বয় প্রয়োজন হবে না কারণ এর জন্য সামঞ্জস্য করার পক্ষপাত নেই।

উপসংহার

ক্লায়েন্টটি আমার বিশ্লেষণের সাথে একমত হয়েছিল তবে এটিকে এফডিএতে নিয়ে যেতে ভয় পেয়েছিল। তারা চাইছে যেভাবেই আমি বুটস্ট্র্যাপ সামঞ্জস্য করতে পারি।

আমার প্রশ্নগুলো

ক) আপনি কি (1) ক্লায়েন্টের ফলাফল সম্পর্কে আমার বিশ্লেষণ এবং (2) আমার যুক্তিটি যে বুটস্ট্র্যাপ অপ্রয়োজনীয় তা নিয়ে একমত?

খ) আমাকে ডেমিং রিগ্রেশন বুটস্ট্র্যাপ করতে হবে তা কি বুটস্ট্র্যাপের নমুনাগুলিতে ডেমিং রিগ্রেশন করার জন্য আমার কাছে উপলব্ধ কোন পদ্ধতি এসএএস বা আর আছে?

সম্পাদনা: বিল হুবারের পরামর্শ অনুসারে আমি ত্রুটি-ইন-ভেরিয়েবলের রিগ্রেশনটির সীমানা পর্যালোচনা করে এক্সে y এবং এক্স-এ উভয়ই রেজিস্ট্রেশন করব। আমরা ইতিমধ্যে জানি যে ওএলএসের একটি সংস্করণের জন্য উত্তরটি মূলত ত্রুটি-ইন-ভেরিয়েবলগুলির সমান হয় যখন দুটি ত্রুটির রূপগুলি সমান বলে ধরে নেওয়া হয়। এটি যদি অন্য প্রতিরোধের ক্ষেত্রে সত্য হয় তবে আমি মনে করি যে এটি দেখায় যে ডেমিং রিগ্রেশন একটি উপযুক্ত সমাধান দেয়। তুমি কি একমত?

ক্লায়েন্টের অনুরোধটি পূরণ করার জন্য আমাকে অনুরোধ করা বুটস্ট্র্যাপ বিশ্লেষণ করতে হবে যা অস্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত হয়েছিল। নীতিগতভাবে আমি মনে করি যে কেবল বুটস্ট্র্যাপ সরবরাহ করা ভুল হবে কারণ এটি ক্লায়েন্টের আসল সমস্যাটি সত্যিই সমাধান করে না, যা তাদের আসদ পরিমাপের পদ্ধতিটি ন্যায়সঙ্গত করা। সুতরাং আমি তাদের উভয় বিশ্লেষণ এবং অনুরোধ করব কমপক্ষে তারা এফডিএকে বলবে যে বুটস্ট্র্যাপ করার পাশাপাশি আমি বিপরীতমুখী রিগ্রেশন করেছি এবং ডেমিং রিগ্রেশনগুলিকে আবদ্ধ করেছি যা আমি মনে করি যে এটি আরও উপযুক্ত। এছাড়াও আমি মনে করি যে বিশ্লেষণগুলি দেখায় যে তাদের পদ্ধতিটি রেফারেন্সের সমতুল্য এবং ডেমিং রিগ্রেশনও পর্যাপ্ত।

আমি ডেমিং রিগ্রেশনটিকে বুটস্ট্র্যাপ করতে সক্ষম করার জন্য @ শুভ তার উত্তরে প্রস্তাবিত আর প্রোগ্রামটি ব্যবহার করার পরিকল্পনা করছি। আমি আর এর সাথে খুব বেশি পরিচিত নই তবে আমি মনে করি এটি করতে পারি। আমি আর স্টুডিও সহ আর ইনস্টল করেছি। এটা কি আমার মতো নবজাতকের পক্ষে যথেষ্ট সহজ করে তুলবে?

এছাড়াও আমার এসএএস আছে এবং এসএএসে আরও আরামদায়ক প্রোগ্রামিং করছি। সুতরাং কেউ যদি এসএএস-এ এটি করার কোনও উপায় জানেন তবে আমি এটি সম্পর্কে জানার জন্য প্রশংসা করব।


2
আমি এই প্রশ্নের উত্তর জানি না, তবে, নিখুঁত রাজনৈতিক ভিত্তিতে, এফডিএ যা চায় এবং যা দেখায় (কমপক্ষে, সম্ভবত) ফলাফলগুলি সমান হয় তা করা কি ভাল হবে না? (ভাল প্রশ্ন, বিটিডাব্লু, +১)
পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

1
হ্যাঁ @ পিটারফ্লম আমি সম্মত হই যে এফডিএর জন্য বিশ্লেষণ করা এবং এটি দেখানো কোনও বিষয় নয়। তবে আমি মনে করি যে কূটনৈতিকভাবে রেজিস্ট্রেশনগুলির ফলাফলগুলি এবং তার প্রভাবগুলি নির্দেশ করে এবং ওভারল্যাপিং নমুনাগুলি ছাড়াই পুলিং করা যুক্তিটিকে শক্তিশালী করে। আমি বুটস্ট্র্যাপটি করতে যাচ্ছি তবে ডেমিং রিগ্রেশনটি স্বাধীনভাবে কোডিং না করেই নিজেকে উপলব্ধ করার জন্য উপলভ্য সফ্টওয়্যারটি খুঁজে পেতে সহায়তা করতে পারি।
মাইকেল আর চেরনিক

2
মাইকেল, "নমুনা" "" সাইটের সাধারণ "এর সম্ভাবনা প্রশ্নগুলির মধ্যে এইগুলি (বিমূর্ত) পদগুলির অর্থ কী হতে পারে তার কিছু প্রাকৃতিক ব্যাখ্যা প্রশ্নবিদ্ধ করে। উদাহরণস্বরূপ, আমি প্রথমদিকে "সাইটগুলি" বিভিন্ন ভৌগলিক অবস্থান হিসাবে এবং "নমুনা" সেই জায়গাগুলির সাথে পৃথক পৃথক সত্তা হিসাবে ভেবেছিলাম , প্রতিটি স্বতন্ত্র পরিমাপের শিকার হয়েছিল। এই মডেলটিতে বিভিন্ন সাইটের নমুনাগুলির পক্ষে সাধারণ হওয়া অসম্ভব। আপনি দয়া করে এই শর্তাদি বলতে চাইলে তা ব্যাখ্যা করতে পারেন ?
হোবার

3
@ যে সাইটগুলি বিভিন্ন অবস্থান। নমুনাগুলি পৃথক পৃথক থেকে প্লাজমা দেওয়া হয়। ল্যাব টেস্টিং বিভিন্ন সাইটে বিভিন্ন সময়ে করা হয়। তুলনাগুলি দুটি অ্যাস মাপার ডিভাইসের জন্য যা একই ফাংশনটি করার উদ্দেশ্যে are 1 এবং 2 সাইটগুলিতে কয়েকটি নমুনা পুনরায় ব্যবহার করা হয়েছিল তবে ডিভাইসগুলি 1 এবং 2 সাইট সাইটটিতে স্বাধীনভাবে পরিচালিত হয়েছিল তাই আমি কেন একই মাপসই (বা একই নমুনাগুলির অংশগুলি) ব্যবহার করা হলেও পরিমাপের ত্রুটিগুলি সত্যই স্বাধীন say ।
মাইকেল আর চেরনিক

1
ক) একমত হয়েছে যে পুলটি বিশ্লেষণ থেকে সদৃশ নমুনা ছেড়ে দেওয়া স্বাধীনতার অভাব সম্পর্কে উদ্বেগগুলি সরিয়ে দেয়। খ) খুব কম সংখ্যক এসএএস ব্যবহারকারী বুটস্ট্র্যাপ অসাধারণ রিগ্রেশন পদ্ধতির বিশ্লেষণ বিশ্লেষণের জন্য আর ব্যবহার করা "সহজ" খুঁজে পাচ্ছেন। বুটস্ট্র্যাপ বিশ্লেষণে সত্যিকারের চিন্তাভাবনার ক্রিয়ামূলক প্রোগ্রামিং মোডের প্রয়োজন হয় এবং এটি এসএএসকে উত্সাহিত করে এমন কোনও মোড নয়।
DWin

উত্তর:


10

এটি একটি পারস্পরিক ক্যালিব্রেশন সমস্যা: এটি পরিমাণগতভাবে দুটি স্বতন্ত্র পরিমাপ ডিভাইসের তুলনা করে।

দুটি প্রধান বিষয় উপস্থিত হতে পারে। প্রথম (যা কেবল প্রশ্নে অন্তর্নিহিত) সমস্যাটি গঠনের মধ্যে রয়েছে: কোনও অনুমোদিত পদ্ধতিতে একটি নতুন পদ্ধতি "সমতুল্য" কিনা তা কীভাবে নির্ধারণ করা উচিত? দ্বিতীয়টি কীভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে তাতে কিছু নমুনা একাধিকবার পরিমাপ করা হতে পারে।

প্রশ্ন ফ্রেমিং

বর্ণিত সমস্যার সর্বাধিক (এবং সম্ভবত সুস্পষ্ট) সমাধান হ'ল সঠিকভাবে জ্ঞাত মানগুলির সাথে নমুনা ব্যবহার করে নতুন পদ্ধতিটি মূল্যায়ন করা তুলনামূলক মিডিয়া (যেমন মানব প্লাজমা) থেকে প্রাপ্ত । (এটি সাধারণত পরিচিত ঘনত্বের স্ট্যান্ডার্ড উপকরণগুলি সহ প্রকৃত নমুনাগুলি স্পিক করেই করা হয়)) এটি করা হয়নি বলে, ধরে নেওয়া যাক এটি হয় সম্ভব নয় বা নিয়ন্ত্রকদের কাছে গ্রহণযোগ্য হবে না (যে কারণেই হোক না কেন)। সুতরাং, আমরা দুটি পরিমাপ পদ্ধতির তুলনা করতে হ্রাস পেয়েছি, যার মধ্যে একটি উল্লেখ হিসাবে ব্যবহৃত হচ্ছে কারণ এটি সঠিক এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য (তবে নিখুঁত নির্ভুলতা ছাড়াই) বিশ্বাস করা হয়।

কার্যত, ক্লায়েন্ট অনুরোধ করবেন যে এফডিএ নতুন পদ্ধতিটিকে প্রক্সি হিসাবে অনুমোদনের জন্য অনুমতি দেয় বা অনুমোদিত পদ্ধতির জন্য সারোগেট দেয়। তেমনি, তাদের বোঝাটি প্রমাণ করা যে নতুন পদ্ধতি থেকে ফলাফল পূর্বাভাস দেবে যথেষ্ট যথাযথতার সাথে, অনুমোদিত পদ্ধতিটি প্রয়োগ করা হলে তা নির্ধারিত হত। এর সূক্ষ্ম দিকটি হ'ল আমরা নিজেরাই সত্যিকারের মূল্যবোধগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি না - আমরা সেগুলি জানি না। সুতরাং, ত্রুটি-ইন-ভেরিয়েবলগুলির রিগ্রেশন এই ডেটাগুলি বিশ্লেষণের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত উপায় নাও হতে পারে।

ওয়াইএক্সএক্সওয়াইওয়াইএক্সওয়াইএক্স। (আমার অভিজ্ঞতায় এই দৃষ্টিভঙ্গিটি রক্ষণশীলভাবে কঠোর হতে থাকে: উভয় পরিমাপ অত্যন্ত নির্ভুল, সুনির্দিষ্ট এবং লম্বাভাবে সম্পর্কিত না হলে এই ব্যবধানগুলি আশ্চর্যজনকভাবে বড় হতে পারে))

সদৃশ নমুনা সম্বোধন

এখানে সম্পর্কিত ধারণাগুলি নমুনা সমর্থন এবং বৈকল্পিক উপাদানগুলির হয় components "নমুনা সমর্থন" বলতে বোঝানো হয় যে কোনও বিষয়ের শারীরিক অংশ (এখানে একটি মানুষ) যা আসলে পরিমাপ করা হয়। বিষয়টির কিছু অংশ নেওয়ার পরে এটি সাধারণত পরিমাপের প্রক্রিয়ার জন্য উপযুক্ত সাবমেলগুলিতে ভাগ করা প্রয়োজন। নমুনার মধ্যে পার্থক্যের সম্ভাবনা সম্পর্কে আমরা উদ্বিগ্ন হতে পারি। একটি তরল নমুনায় যা ভালভাবে মিশ্রিত হয়, মূলত নমুনা জুড়ে অন্তর্নিহিত পরিমাণে (যেমন কোনও রাসায়নিকের ঘনত্ব হিসাবে) মূলত কোনও ভিন্নতা থাকে না, তবে সলিড বা সেমিসোলিডের (যা রক্তকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে) নমুনায়, এই ধরনের প্রকরণ হতে পারে সারগর্ভ। পরীক্ষাগারগুলিতে প্রায়শই কোনও পরিমাপ সম্পাদনের জন্য সমাধানের কেবল মাইক্রোলিটারের প্রয়োজন বিবেচনা করে, আমাদের প্রায় একটি মাইক্রোস্কোপিক স্কেলে তারতম্য সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হতে হবে। এটি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

এ জাতীয় প্রকরণের সম্ভাবনা মধ্যেএকটি দৈহিক নমুনা ইঙ্গিত দেয় যে পরিমাপের ফলাফলের প্রকরণটি পৃথক "বৈকল্পিক উপাদানগুলিতে" বিভক্ত করা উচিত। একটি উপাদান হ'ল-নমুনা পরিবর্তনের থেকে ভিন্নতা, এবং অন্যগুলি পরবর্তী পরিমাপ প্রক্রিয়ার প্রতিটি স্বতন্ত্র পদক্ষেপ থেকে পৃথককরণের অবদান। (এই পদক্ষেপগুলির মধ্যে সাবমলিংয়ের শারীরিক কাজ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, নমুনার আরও রাসায়নিক এবং শারীরিক প্রক্রিয়াজাতকরণ - যেমন স্টেবিলাইজার বা সেন্ট্রিফিউগেশন যোগ করা - পরিমাপের উপকরণে নমুনার ইনজেকশন, যন্ত্রের মধ্যে বিভিন্নতা, যন্ত্রের মধ্যে বিভিন্নতা এবং অন্যান্য) কে যন্ত্রটি পরিচালনা করে তার পরিবর্তনের কারণে, পরীক্ষাগারগুলিতে সম্ভাব্য পরিবেশন দূষণ এবং আরও অনেক কিছু কারণে আমি আশা করি এটি এই বিষয়টি পরিষ্কার করে দিয়েছে যে এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার ক্ষেত্রে সত্যই একটি ভাল কাজ করার জন্য, পরিসংখ্যানবিদদের পুরো নমুনা এবং বিশ্লেষণমূলক প্রক্রিয়া সম্পর্কে একটি সম্পূর্ণ বোঝার প্রয়োজন। আমি যা করতে পারি তা হ'ল কিছু সাধারণ দিকনির্দেশনা)

এই বিবেচনার হাতের কাছে প্রশ্নটিতে প্রযোজ্য কারণ দুটি "ভিন্ন ভিন্ন" সাইটে "পরিমাপ করা একটি" নমুনা "আসলে একই ব্যক্তির কাছ থেকে প্রাপ্ত দুটি শারীরিক নমুনা এবং তারপরে পরীক্ষাগারগুলির মধ্যে বিভক্ত হয়। অনুমোদিত পদ্ধতি দ্বারা পরিমাপে একটি বিভক্ত নমুনার এক টুকরা ব্যবহার করা হবে এবং নতুন পদ্ধতি দ্বারা একযোগে পরিমাপ বিভক্ত নমুনার আরেকটি অংশ ব্যবহার করবে। এই বিভাজনগুলি বোঝায় ভেরিয়েন্সের উপাদানগুলি বিবেচনা করে আমরা প্রশ্নের মূল বিষয়টি নিষ্পত্তি করতে পারি। এটি এখন পরিষ্কার হওয়া উচিত যে এই জোড়যুক্ত পরিমাপের মধ্যে পার্থক্যগুলি দুটি জিনিসের জন্য দায়ী করা উচিত: প্রথমত, পরিমাপ পদ্ধতিগুলির মধ্যে প্রকৃত পার্থক্য - এটিই আমরা মূল্যায়ন করার চেষ্টা করছি - এবং দ্বিতীয়, কোনও প্রকরণের কারণে পার্থক্য মধ্যেদুটি নমুনা পরিমাপ করার শারীরিক প্রক্রিয়াগুলির কারণে নমুনার পাশাপাশি তারতম্য। যদি নমুনার সাদৃশ্য এবং সাবমলিং প্রক্রিয়া সম্পর্কে শারীরিক যুক্তি প্রমাণ করতে পারে যে বৈকল্পিকের দ্বিতীয় রূপটি উপেক্ষিত নয়, তবে অবশ্যই পর্যালোচক দ্বারা দাবি করা হিসাবে কোনও "হস্তক্ষেপ" নেই। অন্যথায়, বৈকল্পিকগুলির এই উপাদানগুলির বিপরীত রিগ্রেশন বিশ্লেষণে মডেলিং এবং অনুমান করার জন্য স্পষ্টভাবে প্রয়োজন হতে পারে।


1
এই সমস্যাটি সমাধানের সর্বোত্তম উপায়ের পরামর্শ দেওয়ার জন্য খুব সুন্দর বিশ্লেষণের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। তবে আমার বিশেষ পরিস্থিতিতে ক্লায়েন্টটি ডেমিং রিগ্রেশন পন্থাটি বেছে নিয়েছে এবং কোনও আলাদা পদ্ধতি খুঁজছে না। ডেমিং রিগ্রেশন সম্পর্কিত এফডিএর আপত্তিটি কেবল হস্তক্ষেপের কারণে বলে মনে হয় এবং সমস্যাটি সমাধানের জন্য তাদের পরামর্শটি হ'ল এক ধরণের বুটস্ট্র্যাপ সংশোধন। আমাকে কেবল আনা হয়েছিল কারণ তারা বুটস্ট্র্যাপ কীভাবে করতে হয় তা জানে না। তাদের কোনও পরিসংখ্যানবিদ জড়িত নেই এবং আমি আমার প্রতিবেদনে যেমনটি দিয়েছি ফলাফলগুলির পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ উপস্থাপন করেনি।
মাইকেল আর চেরনিক

2
আমি বাধাগুলি প্রশংসা করি (এবং এটি সম্পর্কে স্পষ্ট হওয়া উচিত)। যদিও সাধারণভাবে, এই জাতীয় প্রশ্নের সমাধানের জন্য একটি ভাল কাঠামো হ'ল আপনার প্রস্থানের স্থান হিসাবে একটি উপযুক্ত মডেল গ্রহণ করা। যদি আপনি কোনও অনুপযুক্ত পদ্ধতির এবং অবৈধ মডেল (কোনও ক্লায়েন্টকে সন্তুষ্ট করার জন্য) ব্যবহার করে কোনও সমাধানের দিকে যুক্তি দেখানোর চেষ্টা করেন তবে আপনি কেবল ত্রুটিগুলিকেই জটিল করে তুলবেন এবং কোনও স্পষ্টরূপে ডিফেন্সেবল সমাধানে পৌঁছাতে পারবেন না। আপনি এখন যা বিবেচনা করতে পারেন তা হল ডেমিং রিগ্রেশন কীভাবে বিপরীত রিগ্রেশন থেকে পৃথক হয় এবং সেইসাথে ডেমিং রিগ্রেশনটি একাধিক ভেরিয়েন্স উপাদানগুলিকে সামঞ্জস্য করতে পারে।
হোবার

1
আপনি প্রদর্শন করতে অনুপ্রাণিত হতে পারেন যে ডেমিং রিগ্রেশন যেমন ইতিমধ্যে প্রয়োগ হয়েছে, একটি সাধারণ বা যথাযথ পদ্ধতি যা উত্পাদন করবে তার যথেষ্ট পরিমাণে: এইরকম একটি বিক্ষোভই সম্ভবত আপনার পরিস্থিতির সেরা সমাধান হতে পারে।
হোবার

পরিবর্তে তারা যা করেছে তা কেবল সমস্যাটি এবং কীভাবে ডেটা সংগ্রহ করা হয়েছিল এবং ডেমিং রিগ্রেশনের আউটপুট প্রদর্শন করা যায় তা বর্ণনা করা। যদি কোনও পরিসংখ্যানবিদ জড়িত থাকতেন তবে ডেমিং রিগ্রেশন সম্পর্কে কম পরিসংখ্যানগত সমস্যা উত্থাপিত হতে পারে। ক্লিনেটের জন্য আমি যা করতে পারি তা হ'ল বিশ্লেষণের জন্য একটি কেস সরবরাহ করা হয়েছে (যা একটি সাধারণ উত্স থেকে বারবার নমুনা দেওয়ার কারণে হস্তক্ষেপ সম্পর্কে উদ্বেগ ছাড়াই বেশিরভাগ রিগ্রেশন কেন বিশ্লেষণ করা যেতে পারে তার একটি ব্যাখ্যা অন্তর্ভুক্ত ছিল) এবং অনুরোধ করা বুটস্ট্র্যাপ সরবরাহ করার জন্য পুল মডেলের অবশিষ্টাংশের জন্য সামঞ্জস্য।
মাইকেল আর চেরনিক

আমি এই মুহূর্তে তাদেরকে বিপরীতমুখী রিগ্রেশন করতে বলতে পারি না। যদি কোনও পরিমাপের পদ্ধতি অনুমোদিত হয়, তবে আমি মনে করি এটি রেফারেন্স হিসাবে দেখা যাবে এবং সংস্থার উপর বোঝা হ'ল নতুন পদ্ধতিটি মূলত রেফারেন্সের মতো একই কাজ করে। এর জন্য আমি মনে করি ডেমিং রিগ্রেশন উপযুক্ত হতে পারে এবং কমপক্ষে এফডিএর কাছে গ্রহণযোগ্য হতে পারে। বারবার নমুনার বিষয়টি সামনে না এলে সম্ভবত হত probably পুলিংয়ের সময় তারা যদি আমাদের পুনরাবৃত্ত নমুনাগুলির মধ্যে একটি ছেড়ে দেয় তবে সমস্যাটি উত্থাপিত হত না।
মাইকেল আর চেরনিক
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.