"স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া" অধ্যয়ন কীভাবে আমাকে পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে সহায়তা করবে?


18

আমি সিদ্ধান্ত নিতে চাই যে আমার বিশ্ববিদ্যালয়ে পরবর্তী সেমিস্টারে অনুষ্ঠিত "ইন্ট্রুডাকশন টু স্টকচাস্টিক প্রসেসিস" নামে একটি কোর্স নেওয়া উচিত কিনা।

আমি প্রভাষককে জিজ্ঞাসা করলাম কীভাবে এই জাতীয় কোর্স অধ্যয়ন করা আমাকে পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে সহায়তা করবে, তিনি বলেছিলেন যেহেতু তিনি সম্ভাবনা থেকে এসেছেন, তাই তিনি পরিসংখ্যান খুব কম জানেন এবং কীভাবে আমার প্রশ্নের উত্তর দিতে হয় জানেন না।

আমি একটি অ-শিক্ষিত অনুমান করতে পারি যে পরিসংখ্যানগুলিতে স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি গুরুত্বপূর্ণ। তবে আমি কীভাবে জানতে আগ্রহী। এটি হ'ল কোন ক্ষেত্র / পদ্ধতিতে "স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি" সম্পর্কে প্রাথমিক ধারণা আমাকে আরও ভাল পরিসংখ্যান করতে সহায়তা করবে?


9
এটি কিছুটা নিরুৎসাহজনক যে কোনও শিক্ষক তাদের ক্ষেত্রের প্রয়োগগুলি সম্পর্কে এতটা অবাস্তব।
whuber

উত্তর:


18

স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি টাইম সিরিজ, মার্কভ চেইন, মার্কভ প্রসেসস, বায়সিয়ান অ্যাসিকেশন অ্যালগরিদমগুলি (যেমন, মেট্রোপলিস-হেস্টিংস) ইত্যাদির মতো পরিসংখ্যানগুলিতে অনেকগুলি ধারণা ধারণ করে Thus

  1. আপনার আগ্রহের পরিস্থিতিতে মডেল বিকাশ করতে সক্ষম করুন।

    যেমন একটি কোর্সের এক্সপোজার, আপনাকে এমন একটি মানক স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া সনাক্ত করতে সক্ষম করতে পারে যা আপনার সমস্যার প্রসঙ্গের ভিত্তিতে কাজ করে। তারপরে আপনি আপনার নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে আইডিসিএনক্র্যাসিগুলিকে সামঞ্জস্য করার জন্য প্রয়োজনীয় হিসাবে মডেলটি সংশোধন করতে পারেন।

  2. স্ট্যাচাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি ব্যবহার করে এমন পরিসংখ্যান পদ্ধতির সংক্ষিপ্তসারগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে আপনাকে সক্ষম করুন।

    স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলিতে বেশ কয়েকটি মূল ধারণা রয়েছে যেমন কনভার্জেন্স, স্টেরারিটি যখন আমরা স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াটি বিশ্লেষণ করতে চাই তখন গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এটি আমার বিশ্বাস যে স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াটির একটি কোর্স আপনাকে এই বিষয়গুলি যত্ন নেওয়ার প্রয়োজনীয়তার জন্য এবং সেগুলি কেন গুরুত্বপূর্ণ তা আরও ভালভাবে উপলব্ধি করতে দেয়।

আপনি স্টোকাস্টিক প্রসেসের কোর্স না নিয়ে স্ট্যাটিস্টিস্ট হতে পারেন? অবশ্যই। আপনি যে পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ চান তা সম্পাদন করতে আপনি সর্বদা উপলব্ধ সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করতে পারেন। তবে ব্ল্যাক বক্সে আসলে কী ঘটছে তা বোঝার জন্য স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির একটি প্রাথমিক ধারণা পদ্ধতিটির সঠিক পছন্দ করতে খুব সহায়ক is স্পষ্টতই, আপনি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির তত্ত্বটিতে অবদান রাখতে সক্ষম হবেন না একটি বেসিক কোর্স সহ তবে আমার মতে এটি আপনাকে আরও উন্নত পরিসংখ্যানবিদ করবে। পাঠ্যক্রমের জন্য আমার সাধারণ নিয়ম: আপনি যত বেশি উন্নত কোর্সটি গ্রহণ করবেন ততই আপনি দীর্ঘমেয়াদে থাকবেন।

উপমা অনুসারে: আপনি কোনও সম্ভাব্যতা তত্ত্ব বা পরিসংখ্যান পরীক্ষার পদ্ধতিটি না জেনে একটি টি-পরীক্ষা করতে পারেন। তবে, সম্ভাব্যতা তত্ত্বের একটি জ্ঞান এবং পরিসংখ্যান পরীক্ষার পদ্ধতিটি আউটপুটটি সঠিকভাবে বুঝতে এবং সঠিক পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাছাইয়ে অত্যন্ত কার্যকর।


7

আপনি কীভাবে এই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করবেন তা আপনাকে যত্নবান হওয়া দরকার। যেহেতু আপনি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির জায়গায় প্রায় কোনও কিছুকে বিকল্প হিসাবে নিতে পারেন এবং এটি এখনও সম্ভাব্য উপকারী হবে। উদাহরণস্বরূপ, জীববিজ্ঞানের একটি কোর্স জৈবিক পরিসংখ্যান সংক্রান্ত পরামর্শে সহায়তা করতে পারে যেহেতু আপনি আরও জীববিজ্ঞান জানেন!

আমি অনুমান আপনি মডিউল যা আপনি নিতে পারবেন না একটা চয়েস থাকে, এবং আপনি বাছাই করতে হবে তাদের। আসল প্রশ্নটি হল আমার কোন মডিউলগুলি বেছে নেওয়া উচিত (এই প্রশ্নটি সম্ভবত এই সাইটের জন্য উপযুক্ত নয়!)এন

আপনার প্রশ্নের উত্তর দিতে, আপনি এখনও আপনার ক্যারিয়ারের খুব প্রথম দিকে এবং এই মুহুর্তে আপনার বেল্টের অধীনে কোর্সের বিস্তৃত নির্বাচন করার চেষ্টা করা উচিত। তদুপরি, আপনি যদি একাডেমিয়ায় ক্যারিয়ারের পরিকল্পনা করে থাকেন তবে স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির মতো আরও কিছু গাণিতিক কোর্স কার্যকর হবে।


স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি শিল্পেও খুব কার্যকর (চিন্তা করুন ওয়াল স্ট্রিট, আর্থিক শিল্প)।

1
@ শ্রীকান্ত-ভাদালি: ভালো কথা। আমি মনে করি আমার যুক্ত করা উচিত যে আমি স্টক প্রোকে পিএইচডি করেছি এবং এটি আমার সিস্টেম বায়োলজির নতুন ক্ষেত্রে খুব সহায়ক হয়েছে।
csgillespie

3

বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের গভীর বোঝার জন্য গণনা প্রক্রিয়া, মার্টিংএলস, কক্স প্রক্রিয়াগুলির জ্ঞান প্রয়োজন ... উদাহরণস্বরূপ ওড ও। অ্যালেন, আর্নল্ফ বোর্গান, হ্যাকন কে জাজেসিং দেখুন। বেঁচে থাকার এবং ইভেন্টের ইতিহাস বিশ্লেষণ: একটি প্রক্রিয়া দৃষ্টিকোণ । স্প্রিঞ্জার, ২০০৮। আইএসবিএন 9780387202877

এটি বলার পরেও, অনেক প্রয়োগকৃত পরিসংখ্যানবিদ (আমাকে সহ) স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির কোনও বোঝাপড়া ছাড়াই বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ ব্যবহার করেন । যদিও আমি তত্ত্বটিতে কোনও অগ্রগতি করার সম্ভাবনা নেই।


3

সংক্ষিপ্ত উত্তর সম্ভবত হ'ল সমস্ত পর্যবেক্ষণযোগ্য প্রক্রিয়া, যা আমরা স্ট্যাটিস্টিকাল সরঞ্জামগুলির সাথে বিশ্লেষণ করতে চাইতে পারি, এটি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া, অর্থাৎ এগুলি এলোমেলোতার কিছু উপাদান ধারণ করে। কোর্সটি সম্ভবত আপনাকে এই স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির পিছনে গণিত শেখাবে, উদাহরণস্বরূপ বিতরণ ফাংশন, যা আপনাকে আপনার পরিসংখ্যানগত সরঞ্জামগুলির কার্যকারিতাটি উপলব্ধি করতে দেয়।

আমি মনে করি আপনি এটি একটি অটোমোবাইলের সাথে তুলনা করতে পারেন: আপনি যেমন গাড়িটি পেছনের ইঞ্জিনিয়ারিং না বুঝে এবং রাস্তায় আপনার গাড়ির গতিবিদ্যা সম্পর্কে তাত্ত্বিক জ্ঞান ছাড়াই চালনা করতে পারেন, আপনি কীভাবে এই সরঞ্জামগুলি বুঝতে না পেরে আপনার ডেটাতে পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সরঞ্জাম প্রয়োগ করতে পারেন কাজ, যতক্ষণ আপনি আউটপুট বুঝতে। আপনি যদি ভাল আচরণের ডেটা সহ বেসিক পরিসংখ্যানগুলি করতে চান তবে এটি সম্ভবত যথেষ্ট ভাল হবে। তবে আপনি যদি সত্যিই আপনার গাড়ীটির সর্বাধিক সন্ধান করতে চান তবে এটির সীমাটি কোথায় রয়েছে তা দেখতে আপনার ইঞ্জিনিয়ারিং, রাস্তায় এবং কার্ভগুলিতে আপনার গাড়ির গতিশীলতা সম্পর্কে জ্ঞান প্রয়োজন। এবং যদি আপনি আপনার পরিসংখ্যানগত সরঞ্জামগুলির সাহায্যে আপনার ডেটা থেকে সর্বাধিক পেতে চান, আপনাকে কীভাবে ডেটা প্রজন্মকে মডেল করা যায় তা বুঝতে হবে,


Owণী যা বলেছেন কেবল তা যুক্ত করার জন্য আমি মনে করি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের আসল সারাংশ কেবল এই ধরনের কোর্সগুলির সাথেই আসবে। প্রত্যাশিত মান, পারস্পরিক সম্পর্কের মতো ধারণাগুলির পরিসংখ্যানগুলিতে গভীর প্রভাব রয়েছে। যেমন কিছু সংস্থাও বলেছে এটি পরিসংখ্যান প্রক্রিয়াগুলি মোকাবেলা করার জন্য আপনাকে আরও পরিপক্ক করে তোলে।
আয়ুষ বিয়ানি

2

কেবল সম্পূর্ণতার জন্য, এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলির একটি আইআইডি ক্রমও একটি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া (খুব সাধারণ একটি)।


1

চিকিত্সা পরিসংখ্যানগুলিতে, ক্লিনিকাল ট্রায়ালটি প্রাথমিক পর্যায়ে বন্ধ করার সময় কীভাবে তাত্পর্য স্তরগুলি সামঞ্জস্য করা যায় তা গণনা করতে আপনার স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া প্রয়োজন। প্রকৃতপক্ষে, উদীয়মান প্রমাণ হিসাবে ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলির নিরীক্ষণের পুরো ক্ষেত্রটি একটি অনুমান বা অন্য দিকে নির্দেশ করে, স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে। হ্যাঁ, এই কোর্সটি একটি জয়।


0

স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির জন্য আবেদনের অন্যান্য ক্ষেত্রগুলি: (1) অ্যাসিম্পটোটিক তত্ত্ব: এটি একটি আইআইডি ক্রম সম্পর্কে পিটারের মন্তব্যের উপর ভিত্তি করে। প্রচুর সংখ্যার আইন এবং কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ তত্ত্বের ফলাফলের জন্য স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলির বোঝা প্রয়োজন। এটি প্রয়োগের এতগুলি ক্ষেত্রে এটি এতটাই মৌলিক যে আমি এটি বলতে আগ্রহী যে কেউ পরিসংখ্যানে স্নাতক ডিগ্রী বা ফিল্ড ব্যবহারের স্যাম্পলিং বা frequentist অনুমান তাদের বেল্ট অধীন কী সম্ভাব্যতার সূত্রাবলি প্রক্রিয়া ফলাফল কর্তব্য আছে। (২) কার্যকারিতা নির্ধারণের জন্য কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিং এ লা জুডিয়া পার্ল: কার্যকারিতা সংক্রান্ত নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফগুলির (ডিএজি) বিশ্লেষণ করতে স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া তত্ত্বের কিছু হ্যান্ডেল প্রয়োজন।

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.