ঠিক দুর্বল তথ্যপূর্ণ আগে কি?


10

দুর্বল তথ্যবহুল পূর্বের একটি সংক্ষিপ্ত সংজ্ঞা আছে?

বিস্তৃত সমর্থনের সাথে এটি কীভাবে বিষয়গত থেকে আলাদা?


3
আমার বোধগম্যতা হ'ল দুর্বল-তথ্যপূর্বক পূর্বের বিষয়ে গবেষকের মনোভাব সম্পর্কে আরও বেশি প্রকাশ করে, বরং পূর্বের কোনও গাণিতিক বৈশিষ্ট্যের চেয়ে। ক্যানোনিকাল উদাহরণ হ'ল লজস্টিক রিগ্রেশন এর জন্য 0 নম্বর এবং স্কেল 5/2 এর পূর্বে একটি কাচির জেলম্যানের সুপারিশ।
সাইকোরাক্স মনিকাকে

উত্তর:


6

উপরের মন্তব্যটি সঠিক। পরিমাণগত আলোচনার জন্য, সাহিত্যে বেশ কয়েকটি "অজানা" প্রিয়ার রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ জেফরিস এর পূর্বে দেখুন; আগের পোস্টটি দেখুন "অপ্রয়োজনীয় পূর্ব" কী? আমরা কি সত্যই কোনও তথ্য সহ এমন কোনও জিনিস পেতে পারি?

এগুলি বিভিন্ন উপায়ে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তবে মূলটি হ'ল তারা কোনও নির্দিষ্ট বিরতিতে খুব বেশি সম্ভাবনা রাখেন না (এবং তাই সেই মানগুলির পক্ষে) যেহেতু অভিন্ন বন্টন একটি ক্যানোনিকাল উদাহরণ। ধারণাটি হল মোডটি কোথায় রয়েছে তা ডেটা নির্ধারণ করতে দেওয়া।


সুতরাং দুর্বলভাবে তথ্যবহুল পূর্বের সামান্য তথ্যবহুল "অজানা তথ্য পূর্বের" জন্য আরও ভাল নাম?

2
আমি সাধারণত "আনফর্মেশনাল" ব্যবহার করি কারণ এটি বেশি সাধারণ এবং উদ্দেশ্যটি নির্দেশ করে। দুর্বল তথ্যবহুল সম্ভবত সম্ভবত আরও সঠিক, কারণ সমস্ত বিতরণে কিছু তথ্য বহন করা হয় ( যদি না তারা অনুচিত প্রিয়ার হয়ে থাকে তবে এটি অন্য একটি আলোচনার বিষয় নয়)

1
আমার ধারণা ছিল যে দুর্বল তথ্যবহুল প্রিয়ারদের লক্ষ্য ছিল কিছু তত্ত্ব বা অন্যান্য অনুসারে আনুষ্ঠানিকভাবে সংজ্ঞায়িত অজ্ঞাতপরিচয় ক্রেতাদের প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়া এড়ানো - তারা যথাযথ প্রিয়ার যারা অনুক্রমের জন্য কাজ করে, যখন সমস্ত পূর্ববর্তী জ্ঞানকে পুরোপুরি বিষয়ভিত্তিক পূর্ব হিসাবে গ্রহণ না করে ।
স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

1
@ স্কোর্টচি: আমি মনে করি আপনার মন্তব্যটি "দুর্বল তথ্যবহুল আগে" এর অন্তর্নিহিত অস্পষ্টতাকে হাইলাইট করেছে। আপনার ব্যাখ্যাটি বোঝায় এবং ব্যবহারকারীর user7777 এর অনুরূপ শিরায়। "তথ্যবহুলতা" এবং সম্ভাবনার মধ্যে সম্পর্ক একটি কৌতুকপূর্ণ বিষয়, কেবলমাত্র আংশিকভাবে পরিশ্রমী সমাধান (যেমন শ্যানন এন্ট্রপি)। যদিও আমি আপনার বক্তব্যটি পেয়েছি ... এগুলি অগত্যা সমার্থক নয়, কারণ দুর্বল তথ্যবহুল প্রিয়াররা কেবলমাত্র কিছু তথ্যই ব্যবহার করতে পারে, যখন অজানা তথ্যপ্রযুক্তিদের প্রকাশ্যতা সমস্ত উপলভ্য তথ্য উপেক্ষা করে।

0

তথ্যপ্রযুক্ত প্রবীণদের নিয়ে ইউপ্র্যাক্সিস ১৯৮৮-এর আলোচনার পাশাপাশি, আপনি "তথ্য" এর বিবর্তনের বিপরীতভাবে আনুপাতিক হিসাবে পূর্বে চিন্তা করতে পারেন। শূন্যের ভিন্নতার একটি পূর্ববর্তী বিবেচনা করুন: আপনি মূলত "ডেটা দেখার আগে, আমি প্রায় ইতিবাচক আমি ইতিমধ্যে পরিসংখ্যানের আসল মানটির অবস্থান জানি" " বিপরীতে, যদি আপনি সত্যিই বিস্তৃত বৈকল্পিকতা সেট করেন, আপনি "ডেটা না দেখেই বলছেন, প্যারামিটারটির সত্যিকারের মূল্য সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই It এটি যে কোনও জায়গায় হতে পারে, এবং আমি যে অবাক হব না। আমি সম্ভবত এটি আমার পূর্বের মোডের কাছাকাছি পেয়েছি, তবে এটি যদি মোড থেকে দূরে সরে যায় তবে আমি অবাক হব না। "

অপ্রত্যাশিত প্রবীণরা হ'ল আপনার বিশ্লেষণে কোনও পূর্ব অনুমান আনার চেষ্টা করা হয়নি (তারা কতটা সফল তা বিতর্কের জন্য উন্মুক্ত)। তবে এটি কেবলমাত্র "দুর্বল" তথ্যবহুল হওয়ার আগে সম্পূর্ণরূপে সম্ভব এবং কখনও কখনও কার্যকর।

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.