লোকেরা বারবার লোকসানের পরে বাজি ছেড়ে দেয় বা কমায় কিনা তা পরীক্ষা করুন


10

আমার কাছে প্রতিটি রাউন্ডের পরে অবসারণের সাথে 5 টি রাউন্ডের উপর বাজি ধরে এবং হারানোর সিরিজের ডেটা রয়েছে। আমি ডেটা প্রদর্শনের জন্য নীচের মত একটি সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করছি।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

গাছের উপরের দিকের নোডগুলি হ'ল যেগুলি দৌড়ে জিতেছে এবং গাছের নীচের দিকের অংশগুলি হারাতে চলেছে। আমি (ক) প্রতিটি নোডের (খ) প্রতিটি নোডের গড় বেট আকারের পরিবর্তনগুলি দেখতে চাই। আমি পূর্ববর্তী নোড থেকে প্রতিটি নোডে অ্যাটিশনের হার এবং বেঁচে থাকার হার (সম্ভাব্যতা 50% হলে প্রতিটি নোডে লোকের প্রত্যাশিত পরিমাণ ব্যবহার করে) দেখছি। উদাহরণস্বরূপ, যদি প্রতিটি নোডে সম্ভাব্যতা 50% হয় তবে শুরু হওয়া 1000 এর মধ্যে প্রায় 500 জন দ্বিতীয় নোডের প্রত্যেকটিতে থাকতে হবে, ডাব্লু এবং এল। অনুমানটি (ক) হারানোর পরে হারের হার বেশি বেটস (খ) মানে বাজি আকার হারাবার পরে হ্রাস করা হয় এবং বিজয়ীদের পরে উত্থাপিত হয়।

আমি প্রথমে প্রথমে খুব সাধারণ ইউনিভারিয়েট সেটিংয়ে এটি করতে চাই। ৫০ জন বাদ পড়েছে তবে নড ডাব্লুডাব্লু থেকে নোড ডাব্লুডাব্লুডাব্লুতে নোড ডাব্লুডাব্লুডু থেকে গড় বেট সাইজের পরিবর্তনটি কীভাবে দেখানোর জন্য আমি টি-টেস্ট করতে পারি? আমি নিশ্চিত না যে এটি সঠিক পদ্ধতির: প্রতিটি পরবর্তী বাজি স্বতন্ত্র, তবে লোকেরা লোকসানের পরে ঝুঁকছে, সুতরাং নমুনাটি মেলে না। যদি একই ক্লাসে কেবল একের পর এক পরীক্ষার ধারাবাহিকভাবে পরীক্ষা না করে পরীক্ষা নেওয়া হয় তবে আমি উপযুক্ত টি-টেস্ট কীভাবে করব তা আমি বুঝতে পারি, তবে আমি মনে করি এটি কিছুটা আলাদা।

কিভাবে আমি এটি করতে পারব? এছাড়াও, যদি ফলাফলগুলি অল্প সংখ্যক গ্রাহক দ্বারা চিহ্নিত করা হয় তবে আমি কীভাবে শীর্ষ 5% এবং নীচে 5% নেব? বাজি 1 - 3 থেকে সর্বাধিক संचयी অংশের আকারের গ্রাহকদের সরাবেন?

আমার কাছে ডেটা রয়েছে যা থেকে চিত্রটি উত্পন্ন হয়েছিল, তাই প্রতিটি নোডে আমার কাছে গড়, এসটিডি, এসডি ত্রুটি ইত্যাদি রয়েছে।


1
ডাব্লুএলএল হওয়া উচিত এমন লাইনটি ডাব্লুডাব্লু লেবেলযুক্ত। ত্রুটিটি সেই লাইনটি ছড়িয়ে দেয়। আপনার কাছে যা আছে সবই এই চিত্রটি বা আপনার কাছে ডেটা রয়েছে যা থেকে চিত্রটি উত্পন্ন হয়েছিল?
জন

আমি এট্রিশনটি কোথায় ঘটে তা এখান থেকে জানা সম্ভব কিনা তা সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। এন হ'ল এমন লোকরা যারা বাজি তৈরি করেছিল কিন্তু সেই লোকেরা নয় যারা আসলে সেখানে এসেছিল। উদাহরণস্বরূপ, 450 go W তবে তারপরে যা আসে তা 250 এবং 180 হয় So সুতরাং, 20 চলে গেছে তবে সেগুলি কি জিতেছে বা হেরেছে?
জন

হ্যাঁ, আমার কাছে ডেটা রয়েছে যা থেকে চিত্রটি তৈরি হয়েছিল। আপনি যে ত্রুটিটি নির্দেশ করেছেন ত্রুটিটি সংশোধন করার জন্য আমি গাছটি সম্পাদনা করেছি এবং রিয়েল ডেটাসেটের প্রকারের মনোভাবের প্রতিরূপ তৈরি করতে কিছু শেষ নোড পরিবর্তন করেছি। আপনি ঠিক বলেছেন যে এই মুহুর্তে অ্যাটিরিশন স্পষ্ট নয়। আমি আরও কিছু ডেটা দেখানোর জন্য পরের কয়েক মিনিটের মধ্যে আবার গাছটি সম্পাদনা করব। ধন্যবাদ।
ব্যবহারকারী 2146441

উত্তর:


1

এটি প্রায় "দেখে" সুস্পষ্ট বলে মনে হচ্ছে যে বিজয়ীদের তুলনায় হারা লোকেরা বাদ পড়তে বেশি প্রস্তুত ছিল।

উপরের পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা প্রতিষ্ঠিত করার জন্য আপনি आकस्मिक টেবিলগুলির একটি সেট চেষ্টা করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, প্রথম বাজির 450 বিজয়ীর মধ্যে 25 বাদ পড়েছে এবং 425 টি এবং 550 পরাজয়ের মধ্যে 150 টি বাদ পড়েছে এবং 400 জন স্থির হয়েছে। প্রভৃতি


0

এই প্রতিক্রিয়াটি সম্ভবত কিছুটা সামান্য বিষয় হবে তবে আমি বিষয়টিতে যা শুরু করব তা দিয়েই শুরু করব। যদি আমাকে ডাব্লুডাব্লু থেকে ডাব্লুডাব্লুডাব্লুতে গড় বাজির আকারের পরিবর্তনটি উল্লেখযোগ্য ছিল কিনা তা নির্ধারণ করতে বিশেষভাবে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, তবে আমি এই দুটি নোডে পৌঁছায় না এমন লোকদের উপেক্ষা করব। যদি এই বিশ্লেষণের লক্ষ্যটি ভবিষ্যতের আচরণের জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হয়, তবে পরীক্ষার যান্ত্রিকগুলি, গেমটি খেলার সুযোগ না হলেও, ভবিষ্যতের আচরণের যান্ত্রিকগুলি অনুকরণ করার জন্য ভাল করা উচিত । ডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডাব্লুডব্লিউডব্লিউডাব্লুডব্লিউডে যাওয়ারর ধরণ না হলে যদি কারও বাজি কীভাবে ডাব্লুডাব্লুডাব্লু থেকে ডাব্লুডাব্লুডাব্লুতে পরিবর্তিত হয় তা মাপার কী?

এটি বলা হচ্ছে, সাধারণভাবে আমরা নির্দিষ্ট জনগোষ্ঠীকে পরিকল্পিতভাবে বাদ দিতে পছন্দ করি না। যদি আমাকে এই ডেটা দেওয়া হয় তবে আমি আরও করণীয় ধরণের বিশ্লেষণের দিকে মনোনিবেশ করব। সর্বাধিক উল্লেখযোগ্যভাবে (বিশেষত এটি যদি খেলার সুযোগ না হয়) একই ধরণের নোডের খেলোয়াড়দের মধ্যে অনেকগুলি মিল রয়েছে। তাদের (ডাব্লু, এল) এর একই ধারা রয়েছে এবং তাদের কোনও বাকী নেই। মাল্টি-লেভেল মডেলের আকারে নোড নির্ভরশীল আচরণের জন্য নিয়ন্ত্রন করার সময় "বাজি আকার এবং ক্ষোভ দেখিয়ে দেওয়ার হার কীসের প্রভাব ফেলবে" এর পংক্তিতে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া বেশ কার্যকর।

পরামর্শের একটি শেষ অংশ হ'ল রাউন্ড থেকে রাউন্ডে প্লেয়ার স্তরের পার্থক্যগুলিতে মনোনিবেশ করা। গড়পড়তা বেটটি 5 সেন্টের পরে কিছুটা পরে নেমে যাওয়ার পরিসংখ্যানগত দিক থেকে তুচ্ছ হতে পারে, তবে খেলোয়াড়দের 90% বেট সম্ভবত নেমে আসবে।

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.