শীর্ষ 100 ইউএস নিউজ পরিসংখ্যান প্রোগ্রামের গবেষণা ক্ষেত্রটি ব্রাউজ করে, প্রায় সবগুলিই বায়েশিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে ভারী। তবে, আমি যদি নিম্ন স্তরের স্কুলে যাই তবে তাদের বেশিরভাগ এখনও ক্লাসিকাল / ঘনঘনবাদী পরিসংখ্যান গবেষণা করে চলেছেন। উদাহরণস্বরূপ, আমার বর্তমান বিদ্যালয়টি (শীর্ষস্থানীয় স্কুল হিসাবে বিবেচিত নয় এমন পরিসংখ্যানগুলির জন্য কিউএস ওয়ার্ল্ড র্যাঙ্কিংয়ে 150 থেকে 200 এর মধ্যে অবস্থিত) কেবলমাত্র একজন প্রফেসর রয়েছেন বায়সিয়ান পরিসংখ্যানগুলিতে মনোনিবেশ করে এবং বায়সিয়ান পরিসংখ্যান সম্পর্কে প্রায় বিরক্তি রয়েছে। আমি যে গ্রেডের সাথে কথা বলেছি এমন কিছু শিক্ষার্থী এমনকি বলেছে যে বায়েসিয়ান স্ট্যাটিস্টিস্টিয়ানরা এটির জন্য বায়েশিয়ান স্ট্যাটাস করছেন যা অবশ্যই আমি দৃ strongly়ভাবে একমত নই।
যাইহোক, আমি কেন বিস্ময় প্রকাশ করছি। আমার বেশ কয়েকটি শিক্ষিত অনুমান রয়েছে:
(ক) ধ্রুপদী / ঘন ঘন পরিসংখ্যানের পদ্ধতিতে অগ্রগতির জন্য পর্যাপ্ত জায়গা বাকি নেই এবং শাস্ত্রীয় / ঘন ঘন পরিসংখ্যান সংক্রান্ত পরিসংখ্যান গবেষণার একমাত্র কার্যকর গবেষণা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে রয়েছে যা নিম্ন স্তরের বিদ্যালয়ের মূল ফোকাস হবে কারণ শীর্ষ স্তরের বিদ্যালয়টি আরও বেশি হওয়া উচিত তাত্ত্বিক এবং পদ্ধতিগত গবেষণার দিকে ঝুঁকছে।
(খ) এটি অত্যন্ত ক্ষেত্র নির্ভর dependent পরিসংখ্যানের নির্দিষ্ট শাখাটি বয়েসিয়ান পরিসংখ্যান যেমন স্ট্যাটাস পদ্ধতির অনেকগুলি বৈজ্ঞানিক প্রয়োগের জন্য কেবলমাত্র উপযুক্ত তবে অন্যান্য শাখা যেমন আর্থিক ক্ষেত্রের মতো শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যানগুলির জন্য বেশি উপযুক্ত। (আমি ভুল হলে আমাকে সংশোধন করুন) এটি দেওয়া, আমার কাছে মনে হয় শীর্ষ স্তরের স্কুলগুলিতে বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে অ্যাপ্লিকেশন করার প্রচুর পরিসংখ্যান অনুষদ রয়েছে যখন নিম্ন স্তরের বিদ্যালয়ের পরিসংখ্যান বিভাগ প্রধানত আর্থিক ক্ষেত্রে অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ফোকাস করছে যেহেতু এটি তাদের আয় আদায়ে সহায়তা করে এবং তহবিল।
(গ) ঘন ঘন পদ্ধতিতে বড় সমস্যা রয়েছে যেগুলি সমাধান করা যায় না, যেমন এমএলইয়ের অত্যধিক মানসিকতার প্রবণতা ইত্যাদি And
(d) গণনা শক্তি এখানে তাই বায়েশীয় গণনা 30 বছর আগে যেমন বাধা হয়ে দাঁড়ায় না।
(ঙ) এটি আমার পক্ষে সবচেয়ে বেশি মতামতযুক্ত ধারণা হতে পারে। শাস্ত্রীয় / ঘন ঘনবাদী পরিসংখ্যানবিদদের কাছ থেকে প্রতিরোধ রয়েছে যা কেবল পদ্ধতিটির একটি নতুন তরঙ্গ পছন্দ করে না যা সম্ভবত শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যানের ভূমিকাকে ছাড়িয়ে যেতে পারে। তবে ল্যারি ওয়াসারম্যান যেমন বলেছিলেন, এটি নির্ভর করে যে আমরা কী করতে চাইছি এবং প্রত্যেককেই বিশেষত একজন গবেষক হিসাবে মুক্ত মনোভাব রাখা উচিত।