উদাহরণস্বরূপ একটি ক্লিনিকাল পরীক্ষায় শক্তি বিশ্লেষণের প্রয়োজনীয়তা হ'ল যদি উপস্থিত থাকে তবে চিকিত্সার প্রভাব (প্রদত্ত ন্যূনতম আকারের) সন্ধানের সুযোগ পেতে কতজন অংশগ্রহণকারী নিয়োগ করতে হবে তা গণনা করতে / অনুমান করতে সক্ষম হয়। অসীম সংখ্যক রোগী নিয়োগ করা সম্ভব নয়, প্রথম সময় সীমাবদ্ধতার কারণে এবং দ্বিতীয়টি ব্যয় সীমাবদ্ধতার কারণে।
সুতরাং, কল্পনা করুন যে আমরা ক্লিনিকাল ট্রায়াল করার জন্য একটি বায়সিয়ান পদ্ধতি গ্রহণ করছি। যদিও সমতল প্রিয়াররা তাত্ত্বিকভাবে সম্ভব, তবুও পূর্বের সংবেদনশীলতা যেহেতু পরামর্শ দেওয়া উচিত, দুর্ভাগ্যবশত, একাধিক ফ্ল্যাট পূর্ববর্তী উপলব্ধ (যা আমি এখন ভাবছি, সত্যিই কেবল সম্পূর্ণ অনিশ্চয়তা প্রকাশের এক উপায় থাকতে হবে)।
সুতরাং, অনুমান করুন যে, আরও, আমরা একটি সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ করি (মডেল এবং কেবল পূর্বেরগুলিও এখানে তদন্তের অধীনে থাকবে না)। এর মধ্যে 'সত্য' এর জন্য একটি কল্পনাযোগ্য মডেল থেকে অনুকরণ জড়িত। শাস্ত্রীয় / ঘনঘনবাদী পরিসংখ্যানগুলিতে, এখানে 'সত্য' এর পক্ষে চারজন প্রার্থী রয়েছেন: এইচ 0, মি = 0; এইচ 1, মিউ! = 0 যেখানে হয় ত্রুটি (আমাদের বাস্তব বিশ্বের মতো), বা ত্রুটিবিহীনভাবে পর্যবেক্ষণ করা হয় (যেমন অবলম্বনযোগ্য বাস্তব জগতে)। বায়েশিয়ার পরিসংখ্যানগুলিতে, এখানে সত্যের পক্ষে দু'জন প্রার্থী রয়েছেন: মিউ একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল (যেমন অবলম্বনযোগ্য বাস্তব বিশ্বের মতো); মিউ একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল (আমাদের পর্যবেক্ষণযোগ্য বাস্তব জগতে যেমন একটি অনিশ্চিত ব্যক্তির দৃষ্টিকোণ থেকে)।
সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ দ্বারা সত্যই এটি নির্ভর করে আপনি কাকে ক) কে বোঝানোর চেষ্টা করছেন এবং খ) সংবেদন দ্বারা) যদি এটি একই ব্যক্তি না হয় তবে এটি বেশ আশ্চর্যজনক হবে।
যা আসলে প্রশ্নে আসে তা হ'ল সত্য কী এবং কোনটি স্পষ্ট প্রমাণের পক্ষে একমত। ভাগ করা ক্ষেত্রটি হ'ল স্বাক্ষর সম্ভাব্যতা বিতরণগুলি আমাদের আসল পর্যবেক্ষণযোগ্য বিশ্বে পর্যবেক্ষণযোগ্য যা কোনও উপায়ে স্পষ্টতই কিছু অন্তর্নিহিত গাণিতিক সত্য থাকে যা কেবল সুযোগ দ্বারা ঘটেছিল, বা ডিজাইনের মাধ্যমে। আমি সেখানে থেমে যাব কারণ এটি আর্টস পৃষ্ঠা নয়, বরং একটি বিজ্ঞানের পৃষ্ঠা, বা এটি আমার বোঝার।