আমার কি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের পরিবর্তে বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি প্রতিবেদন করা উচিত?

Question

একটি পরিসংখ্যান পাঠ্যপুস্তকে ধারণাকে হোঁচট দেওয়ার পরে আমি এ সম্পর্কে আমার মাথা গুটিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করেছি এবং শেষ পর্যন্ত এমন একটি সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যা মনে হয়েছে যে আমি এখনও পর্যন্ত যা কিছু ব্যাখ্যা পেয়েছি তা ফিট করে: একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবস্থাই অ-পরিসংখ্যানবিদদের একটি আত্মবিশ্বাস বলে মনে করে বিরতি হয়।

---

আমার মতো ঘন্টাখানেক আগে যারা তাদের জন্য ডিগ্রেশন যারা পার্থক্য জানেন না

যদি আমরা ডেটা পর্যবেক্ষণ করে এবং এর থেকে কিছু প্যারামিটারের পূর্বাভাস দিয়ে থাকি তবে আসল , বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি হ'ল অন্তর যার জন্য আমরা ৯৫% নিশ্চিত যে মু ভিতরে fallsুকে পড়েছে (বা আমরা যদি অন্য স্তরটি ব্যবহার করি তবে 95% ব্যতীত কিছু নম্বর)। প্রারম্ভিক পরিসংখ্যান ক্লাসে শেখানো আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের সাথে ওভারল্যাপ করতে পারে তবে সর্বদা ভালভাবে ওভারল্যাপ হবে না । আপনি যদি ব্যাখ্যাটি সাহসী করতে চান তবে ক্রস যাচাইকরণে এই এবং এই প্রশ্নটি পড়ার চেষ্টা করুন; কি শেষ অবধি আমাকে বুঝতে সাহায্য করেছিল, অনেক মাথা ঘোরার পরেও এই উত্তরটি ছিল ।$\mu$$[\mu_{\text{min}},\ \mu_{\text{max}}]$

---

এর অর্থ কি এই যে আমার ফলাফলগুলিতে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের উপর বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান ব্যবহার করা বৈজ্ঞানিকভাবে বেশি পছন্দযোগ্য? যদি হ্যাঁ, তবে কেন আমি এমন কোনও প্রকাশনা দেখি নি যা এটি ব্যবহার করে?

• ধারণাটি ব্যবহার করা উচিত বলেই কি এটি হয়েছে তবে পরিমাপ বিজ্ঞানীরা এখনও সঠিক পরিসংখ্যান পদ্ধতির সাথে জড়াননি?
• বা আধ্যাত্মিক পড়াশুনার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য মূল আত্মবিশ্বাসের ব্যবস্থার অর্থটি আরও ভাল?
• বা এটি কি বাস্তবে তারা এতো ঘন ঘন ওভারল্যাপ করে যে এগুলি মোটেই কিছু যায় আসে না?
• পছন্দটি কী আমাদের পরিসংখ্যানের বিতরণের উপর নির্ভর করে যা আমরা আমাদের ডেটার জন্য ধরে নিচ্ছি? কোনও গাউসীয় বিতরণে তারা সর্বদা সংখ্যাসূচকভাবে ওভারল্যাপ করে, তাই বিশুদ্ধ পরিসংখ্যানের বাইরে কেউ পার্থক্য সম্পর্কে চিন্তা করে না (অনেক পড়াশুনা যা আমি পড়েছি তা কোনও ধরণের বিরতি গণনা করতেও বিরক্ত করে না , এবং সম্ভবত প্রায় 1% চিন্তাভাবনার স্থান দেয়) যাতে তাদের ডেটা সাধারণত বিতরণ করা যায় না)।
• এটি কি আমাদের বৈজ্ঞানিক-তত্ত্বের অবস্থানের উপর নির্ভর করে? উদাহরণস্বরূপ, এটি অনুভব করে যে পজিটিভিস্টবাদী কাজে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি ব্যবহার করা উচিত এবং দোভাষীবাদী কাজে বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি ব্যবহার করা উচিত তবে আমি নিশ্চিত নই যে এই অনুভূতিটি সঠিক কিনা।

Comments

আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি বয়েশিয়ান পদ্ধতির জন্য ঘন ঘন এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলির জন্য। "কেন আমি কোন প্রকাশনা এটি ব্যবহার করে দেখিনি?" প্রচুর পরিমাণে রয়েছে (বেইসিয়ান)

— থেইটা 30

আজ পর্যন্ত বিভিন্ন পাবমেড উপর 154 প্রবন্ধ উল্লেখ আছে বিশ্বাসযোগ্যতা ব্যবধান এবং 489 উল্লেখ বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান । এগুলি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মতো সাধারণ নয় (179811 নিবন্ধ এবং গণনা), তবে এটি কেবল ঘনতান্ত্রিক পদ্ধতির প্রভাবশালী পদ্ধতি হওয়ার কারণে। এবং হ্যাঁ, বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানটি দুর্দান্ত লাগে তবে এটি কেবল সত্য যদি পূর্বের বিতরণটি সঠিকভাবে নির্দিষ্ট করা থাকে। শয়তানরা সবাই অনুমানের মধ্যে রয়েছে।

— পেঙ্গুইন_কিট

আমার শর্তগুলি এখনও মিশ্রিত থাকতে পারে তবে আমার পাঠ্যপুস্তকে লেখক মান ত্রুটি থেকে প্রাপ্ত পরীক্ষার পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন ব্যবহার করে দ্বিপদী ডেটা গড়ের গড় নির্ধারণ করার সময় একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছেন। এবং আমি মনে করি এটি একটি ঘন ঘন পদ্ধতির। কোনও বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান এবং "সত্যিকারের কভারেজ সম্ভাবনা" আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মধ্যে পার্থক্য কি আছে?

— রমটসচো

কিছু অন্যান্য প্রশ্ন এখানে লিঙ্ক মূল্য: 1. একটি আত্মবিশ্বাস অন্তর্বর্তী এবং একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান মধ্যে পার্থক্য কি? , এবং ২. এমন কোনও উদাহরণ রয়েছে যেখানে বায়েশীয় বিশ্বাসযোগ্য অন্তরগুলি ঘন ঘন আস্থাভাজন অন্তর্ভুক্তির থেকে স্পষ্টতই নিকৃষ্ট

— নিক স্টাওনার

Answer 1

ব্যবধানের ধরণটি আপনি কী ধরণের পদ্ধতি ব্যবহার করেছেন তা নির্দেশ করে। যদি কোনও বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান (বা বায়েশিয়ান বৈকল্পিক) হয় তবে এর অর্থ একটি বয়েসিয়ান পদ্ধতি ব্যবহৃত হয়েছিল। যদি একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান থাকে, তবে একটি ঘন ঘন পদ্ধতি ব্যবহার করা হত।

পুন: বা বাস্তবে কি এগুলি প্রায়শই ওভারল্যাপিং হয় যে মোটেই কিছু যায় আসে না? যতক্ষন পর্যন্ত না

• পদ্ধতিগুলি ব্যবহারের শর্তগুলি যথাযথভাবে সন্তুষ্ট (যেমন "পর্যবেক্ষণের স্বাধীনতা" অনেকগুলি পদ্ধতির প্রয়োজন),
• বায়েশিয়ান পদ্ধতিটি আগে কোনও তথ্যবহুল ব্যবহার করে না,
• নমুনা যে খুব ছোট নয়, এবং
• মডেলগুলি / পদ্ধতিগুলি সাদৃশ্যযুক্ত,

বিশ্বাসযোগ্য এবং আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি একে অপরের কাছাকাছি থাকবে। কারণ: সম্ভাবনাগুলি আগে বায়েশিয়ানদের উপর কর্তৃত্ব করবে এবং সম্ভাবনাটি সাধারণত ঘন ঘন পদ্ধতিতে ব্যবহৃত হয়।

আমি কোনটি ব্যবহার করবেন তা সম্পর্কে উত্তেজনা না করার পরামর্শ দেব। আপনি যদি কোনও তথ্যপূর্বক আগে চান, তবে কোনও বায়সিয়ান পদ্ধতি ব্যবহার করতে ভুলবেন না। যদি তা না হয় তবে একটি উপযুক্ত পদ্ধতি এবং প্রসঙ্গ (ঘনঘনবাদী বা বায়েশিয়ান) চয়ন করুন, পদ্ধতিটি প্রয়োগের জন্য প্রয়োজনীয় শর্তগুলি যথাযথভাবে সন্তুষ্ট হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য পরীক্ষা করুন (এত গুরুত্বপূর্ণ তবে খুব কমই সম্পন্ন হয়েছে!), এবং তারপরে পদ্ধতিটি উপযুক্ত হলে অবশ্যই এগিয়ে যান ডেটা টাইপ।