ঘনঘটিত পরিসংখ্যানগুলি করার সময়, আরও বেশি নম্বর সংগ্রহের সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে পরিসংখ্যান পরীক্ষার ফলাফলগুলি দেখার মতো বড় সংখ্যাগুলির একটি দীর্ঘ তালিকা রয়েছে is আমি সাধারণভাবে ভাবছি যে বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানের সাথে জড়িত পদ্ধতিগুলির জন্য এবং না বিশেষত নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি কিনা সেই জন্য যদি অনুরূপ একটি তালিকা থাকে।
আমি সম্প্রতি উপলব্ধি করেছি যে আমি যে মডেলগুলিতে ফিট করছি তার জন্য আমার প্রক্রিয়াটি প্রথমে তথ্যবহুল প্রিয়ারদের সাথে মডেলটি ফিট করে কিনা তা পরীক্ষা করে দেখায় এবং তারপরে প্রিয়ারদের দুর্বোধ্য বা দুর্বলভাবে তথ্যমূলক করে তোলে এবং মডেল refit।
এর জন্য আমার প্রেরণাটি সত্যিকারের সাথে আমি জেএজেএস / স্ট্যানে এই মডেলগুলি লিখছি এবং আমার মনে এই বিষয়টিকে একটি পরিসংখ্যানের চেয়ে প্রোগ্রামিং টাস্কের মতো আচরণ করে চলেছি fact সুতরাং, আমি প্রথম রান করি, তথ্যমূলক প্রিয়ার ব্যবহার করে এটি দ্রুত রূপান্তরিত করার জন্য ধরণের ধরণের ঘটনা তৈরি করে, আমি যে মডেলটি লিখেছি তাতে ত্রুটিগুলি ধরা সহজ করে তোলে। তারপরে, মডেলটি ডিবাগ করার পরে, আমি এটি তথ্যহীন, বা দুর্বল তথ্যবহুল প্রিরিয়ারগুলির সাথে পুনরায় সংশোধন করি।
আমার প্রশ্ন আমি এই প্রক্রিয়াটি দিয়ে কিছু গুরুতর নিয়ম ভঙ্গ করছি কিনা। উদাহরণস্বরূপ, আমার সূত্রগুলি বৈধ হওয়ার জন্য এবং গবেষকদের স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলি শোষণ এড়াতে, কোনও মডেল ফিট করার আগে আমার কি নির্দিষ্ট প্রিয়ার সাথে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়া দরকার ?