(এই প্রশ্নটি ফিলোসফি এসই এর পক্ষে আরও উপযুক্ত বলে মনে হতে পারে I আমি আশাবাদী যে পরিসংখ্যানবিদরা বাক্স এবং শমুয়েলির বক্তব্য সম্পর্কে আমার ভুল ধারণাটি পরিষ্কার করতে পারেন, তাই আমি এটি এখানে পোস্ট করছি)।
জর্জ বক্স (এআরআইএমএ খ্যাতির) বলেছেন:
"সমস্ত মডেল ভুল, তবে কিছু দরকারী।"
গ্যালিট শমুয়েলি তার বিখ্যাত কাগজ "টু ব্যাখ্যা করতে বা ভবিষ্যদ্বাণী করা" তে যুক্তি দিয়েছেন (এবং তার সাথে সম্মত হওয়া অন্যদের উদ্ধৃতি দিয়েছেন):
ব্যাখ্যা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা এক নয়, এবং কিছু মডেল ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে খুব ভাল কাজ করে, যদিও তারা ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষেত্রে দুর্বল কাজ করে।
আমি মনে করি যে এগুলি নীতিগুলি কোনওভাবেই বিরোধী।
কোনও মডেল যদি ভাল পূর্বাভাস না দেয় তবে এটি কি কার্যকর?
আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, কোনও মডেল যদি ভালভাবে ব্যাখ্যা করে (তবে অগত্যা ভালভাবে পূর্বাভাস দেয় না), তবে এটি কোনওভাবে বা অন্য কোনও ক্ষেত্রে সত্য (যেমন ভুল নয়) হতে হবে। তাহলে বক্সের "সমস্ত মডেলগুলি ভুল হয়েছে" এর সাথে সেই জাল কীভাবে হয়?
অবশেষে, কোনও মডেল যদি ভালভাবে ব্যাখ্যা করে, তবে ভালভাবে ভবিষ্যদ্বাণী না করে, এটি কীভাবে বৈজ্ঞানিক? সর্বাধিক বৈজ্ঞানিক সীমানা নির্ধারণের মানদণ্ড (যাচাইকরণ, মিথ্যাবাদীকরণ ইত্যাদি ...) বোঝায় যে কোনও বৈজ্ঞানিক বিবৃতিতে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ শক্তি থাকতে পারে, বা কথোপকথন: কোনও তত্ত্ব বা মডেল কেবল তখনই সঠিক হয় যদি এটি বুদ্ধিমানভাবে পরীক্ষা করা যায় (বা মিথ্যা বলা হয়), যার অর্থ এটি ভবিষ্যতের ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করতে হবে।
আমার প্রশ্নগুলো:
- বক্সের বক্তব্য এবং শমুয়েলির ধারণাগুলি কি আসলেই দ্বন্দ্বমূলক, বা আমি কোনও কিছু হারিয়ে ফেলছি, উদাহরণস্বরূপ কোনও মডেলটিতে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ শক্তি থাকতে পারে না তবুও এখনও কার্যকর হতে পারে?
- যদি বাক্স এবং শমুয়েলির বক্তব্যগুলি পরস্পরবিরোধী না হয়, তবে মডেলটির ভুল হওয়া এবং ভালভাবে পূর্বাভাস না দেওয়ার অর্থ কী, তবুও ব্যাখ্যাযোগ্য শক্তি আছে? এটিকে আলাদাভাবে রাখুন: যদি কেউ নির্ভুলতা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক দক্ষতা উভয়ই হরণ করে তবে একটি মডেলের কী বাকী থাকবে?
কোন মডেলটিতে ব্যাখ্যামূলক শক্তি থাকলেও ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তি না থাকলে কোন অনুভূমিক বৈধতা সম্ভব? শমুয়েলি এই জাতীয় জিনিসের উল্লেখ করেছেন: ব্যাখ্যার জন্য এআইসি এবং ভবিষ্যদ্বাণী ইত্যাদির জন্য বিআইসি ইত্যাদি ব্যবহার করুন ... তবে কীভাবে সমস্যাটি সমাধান হয় তা আমি দেখতে পাই না। ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলির সাহায্যে আপনি এআইসি, বা বিআইসি, বা , বা নিয়মিতকরণ ইত্যাদি ব্যবহার করতে পারেন ... তবে শেষ পর্যন্ত উত্পাদনের নমুনা পরীক্ষা ও কর্মক্ষমতা ছাড়াই মডেলটির গুণমান নির্ধারণ করে। তবে যে মডেলগুলি ভালভাবে ব্যাখ্যা করেছে তাদের জন্য, আমি দেখছি না যে কোনও ক্ষয় ফাংশন কীভাবে সত্যই কোনও মডেলকে মূল্যায়ন করতে পারে। বিজ্ঞানের দর্শনে, সীমাবদ্ধতার ধারণা রয়েছেএল এল পি < 0.05 পি < 0.1 পি < 0.01যা এখানে প্রাসঙ্গিক বলে মনে হয়: প্রদত্ত কোনও ডেটা সেটের জন্য, কেউ সর্বদা ন্যায়বিচারের সাথে কিছু বিতরণ (বা বিতরণের মিশ্রণ) এবং ক্ষতি ফাংশন এমনভাবে বেছে নিতে পারে যাতে তারা ডেটা ফিট করে (এবং তাই এটি ব্যাখ্যা করার জন্য দাবি করা যেতে পারে)। তদ্ব্যতীত, যে মডেলটি যথেষ্ট পরিমাণে ডেটা ব্যাখ্যা করে তা দাবী করার জন্য অধীনে থাকা থাকা উচিত (যেমন পি-মানগুলির মতো, এটি কেন এবং বা ?)।
- উপরের উপর ভিত্তি করে, কেউ কীভাবে একটি মডেলকে ভালভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে তবে ভাল নমুনা পরীক্ষা করতে পারে না, কারণ নমুনা পরীক্ষা করা সম্ভব নয়?