এই বিবৃতিগুলি কেন 95% সিআই থেকে যৌক্তিকভাবে অনুসরণ করে না?


26

আমি ওয়েইকম্যানার্স ওয়েবসাইট থেকে ডাউনলোড করা "আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলির শক্তিশালী ভুল ব্যাখ্যা" শীর্ষক হোয়েকস্ট্রা এট এর ২০১৪ সালের কাগজটি পড়ছি

পেনাল্টিমেট পৃষ্ঠায় নিম্নলিখিত চিত্র প্রদর্শিত হবে।

ব্যঙ্গ

লেখকদের মতে, মিথ্যা হ'ল এই সমস্ত বক্তব্যের সঠিক উত্তর। বিবৃতিগুলি মিথ্যা কেন আমি খুব নিশ্চিত নই এবং যতদূর আমি বাকী কাগজ বলতে পারি এটি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করে না।

আমি বিশ্বাস করি যে 1-2 এবং 4 সঠিক নয় কারণ তারা সত্যিকার অর্থের সম্ভাব্য মান সম্পর্কে কিছু জোর দেয়, যখন সত্যিকার গড়টির একটি নির্দিষ্ট মান থাকে যা অজানা। এটি কি একটি বিশ্বাসযোগ্য পার্থক্য?

3 সম্পর্কে, আমি বুঝতে পারি যে একটি নাল অনুমানটি ভুল হওয়ার সম্ভাবনা সম্পর্কে দৃser়তা বোঝানো নয়, যদিও আমি কারণটির বিষয়ে এতটা নিশ্চিত নই।

একইভাবে 6 টি সত্য হতে পারে না কারণ এর দ্বারা বোঝা যায় যে সত্যিকার অর্থটি পরীক্ষা থেকে পরীক্ষায় পরিবর্তিত হচ্ছে।

আমি যা সত্যিই বুঝতে পারি না সে হ'ল 5 কেন এটি ভুল? আমার যদি এমন একটি প্রক্রিয়া থাকে যে সময়ের 95% সময়টি সত্যিকার অর্থে সিআই তৈরি করে তবে আমি কেন বলব না যে জনসংখ্যার মান 0.1 এবং 0.4 এর মধ্যে 95% আস্থা আছে? কেবলমাত্র যে নমুনাটি আমরা নিয়েছি সে সম্পর্কে আমাদের কাছে কিছু বিশেষ তথ্য থাকতে পারে বলেই কি আমাদের মনে হতে পারে যে আসল অর্থটি ধারণ করে না এমন 5% এর মধ্যে একটি হতে পারে? উদাহরণস্বরূপ, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানে 0.13 অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে এবং কোনও কারণে 0.13 কে নির্দিষ্ট গবেষণার প্রেক্ষাপটে একটি প্রশংসনীয় মান হিসাবে বিবেচনা করা হয় না, উদাহরণস্বরূপ, কারণ সেই মানটি পূর্ববর্তী তত্ত্বের সাথে সাংঘর্ষিক হবে।

এই প্রসঙ্গে আত্মবিশ্বাসের অর্থ কী?


উত্তর:


11

প্রশ্নের (5) খুব অর্থ "আত্মবিশ্বাস" এর কিছু অঘোষিত ব্যাখ্যার উপর নির্ভর করে। আমি কাগজটি যত্ন সহকারে অনুসন্ধান করেছি এবং "আত্মবিশ্বাস" বা এই প্রসঙ্গে এটির অর্থ কী হতে পারে তার সংজ্ঞা দেওয়ার কোনও চেষ্টা খুঁজে পাইনি। তার প্রশ্নের উত্তর (5) এর পেপারের ব্যাখ্যাটি হ'ল

"... [এটি] সিআই এর সীমানা উল্লেখ করেছে যেখানে ... একটি সিআই কেবলমাত্র কার্যবিধির মূল্যায়নের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, কোনও নির্দিষ্ট বিরতিতে নয়।"

এটি উভয়ই উদ্বেগজনক এবং বিভ্রান্তিমূলক। প্রথমত, যদি আপনি পদ্ধতির ফলাফলটি মূল্যায়ন করতে না পারেন তবে প্রথমে পদ্ধতিটি কী ভাল? দ্বিতীয়ত, প্রশ্নের বিবৃতিটি প্রক্রিয়া সম্পর্কে নয়, তবে তার ফলাফলগুলির বিষয়ে পাঠকের "আস্থা" সম্পর্কে ।

লেখকরা আত্মরক্ষা:

"এগিয়ে যাওয়ার আগে, সিআই এর সঠিক সংজ্ঞাটি স্মরণ করা গুরুত্বপূর্ণ। একটি সিআই একটি প্যারামিটারের আনুমানিক চারপাশে নির্মিত একটি সংখ্যাসূচক বিরতি is এই ধরনের বিরতি অবশ্য প্যারামিটারের কোনও সম্পত্তি নির্দেশ করে না; পরিবর্তে, এটি নির্দেশ করে পদ্ধতির একটি সম্পত্তি, যেমন একটি ঘনত্ববাদী কৌশলটির জন্য আদর্শ ""

তাদের পক্ষপাতটি শেষ বাক্যাংশে উত্থিত হয়: "ঘন ঘন কৌশল" (লিখিত, সম্ভবত, একটি অন্তর্নিহিত স্নিকার সহ)। যদিও এই বৈশিষ্ট্যটি সঠিক, এটি সমালোচনামূলকভাবে অসম্পূর্ণ। এটি লক্ষ্য করতে ব্যর্থ হয় যে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানও পরীক্ষামূলক পদ্ধতিগুলির (যেমন কীভাবে নমুনাগুলি গ্রহণ ও পরিমাপ করা হয়েছিল) এবং আরও প্রকৃতপক্ষে প্রকৃতির একটি সম্পত্তি। যে কেউ এর মূল্য সম্পর্কে আগ্রহী হবেন একমাত্র কারণ।

আমি সম্প্রতি জীববিজ্ঞানের এডওয়ার্ড ব্যাটলেট এর বিজ্ঞপ্তি পরিসংখ্যান পড়ার আনন্দ পেয়েছি (একাডেমিক প্রেস, 1981)। ব্যাটসলেট কর্মক্ষম বিজ্ঞানীর নির্দেশিত স্টাইলে পরিষ্কার এবং বিন্দুতে লিখেছে। আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান সম্পর্কে তিনি যা বলেন তা এখানে:

" সুযোগের ওঠানামার কারণে সৃষ্ট বিচ্যুতির ইঙ্গিত ছাড়াই প্যারামিটারের একটি অনুমানের বৈজ্ঞানিক মূল্য খুব কম থাকে ... ...

"যেখানে অনুমান করা যায় যে প্যারামিটারটি একটি নির্দিষ্ট সংখ্যা, আত্মবিশ্বাসের সীমা নমুনা দ্বারা নির্ধারিত হয় They এগুলি পরিসংখ্যান এবং সুতরাং, সুযোগের ওঠানামার উপর নির্ভর করে same

[জোরটি মূলতে রয়েছে, পৃষ্ঠা 84-85 তে রয়েছে]

জোরের পার্থক্যের বিষয়টি লক্ষ্য করুন: যেখানে প্রশ্নাবলীর কাগজটি পদ্ধতির উপরে আলোকপাত করেছে , সেখানে ব্যাটসলেট নমুনায় এবং বিশেষত এটি পরামিতি সম্পর্কে কী প্রকাশ করতে পারে এবং সেই তথ্যটি "সম্ভাবনার ওঠানামা" দ্বারা কতটা প্রভাবিত হতে পারে তার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । আমি এই উদ্বেগজনকভাবে ব্যবহারিক, বৈজ্ঞানিক পদ্ধতির চেয়ে অনেক বেশি গঠনমূলক, আলোকসজ্জাজনক এবং - শেষ পর্যন্ত - দরকারী বলে মনে করি।

কাগজের প্রস্তাবের চেয়ে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলির একটি পূর্ণাঙ্গ বৈশিষ্ট্য তাই এই জাতীয় কিছু এগিয়ে যেতে হবে:

একটি সিআই হ'ল একটি প্যারামিটারের অনুমানের চারপাশে নির্মিত একটি সংখ্যাসূচক বিরতি। সিআই নির্মাণের অন্তর্নিহিত অনুমানের সাথে একমত হওয়া যে কেউই এই দৃ in়তার সাথে যুক্তিযুক্ত যে তারা পরামিতি ব্যবধানের মধ্যেই রয়েছে বলে বিশ্বাসী: এটি "আত্মবিশ্বাসের" অর্থ। এই অর্থটি মূলত আত্মবিশ্বাসের প্রচলিত অ-প্রযুক্তিগত অর্থের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কারণ পরীক্ষার অনেকগুলি প্রতিরূপে (তারা বাস্তবে ঘটেছিল কি না) সিআই, যদিও এটি পরিবর্তিত হবে, বেশিরভাগ সময় প্যারামিটারটি থাকবে বলে আশা করা যায়।

এই পূর্ণতর, আরও প্রচলিত এবং "আত্মবিশ্বাসের আরও গঠনমূলক অনুভূতিতে" প্রশ্নের উত্তর (5) সত্য।


2
এটি লক্ষণীয় যে ব্যাটসলেট-এর দৃষ্টিভঙ্গি এমন কিছু ধরণের আত্মবিশ্বাসের অন্তর্ভুক্তিকে প্রত্যাখ্যান করে যা চিন্তাশীল পাঠকদের বিরতি দেয়, যেমন সিআই যেমন খালি থাকতে পারে। এই জাতীয় সিআই খুব কমই "সুযোগের ওঠানামার কারণে সৃষ্ট বিচ্যুতির ইঙ্গিতগুলি" ধারণাটি ধারণ করবে। এটি ইঙ্গিত দেয় যে সম্ভবত আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের মানক সংজ্ঞাটি যা উদ্দেশ্য করে তা পুরোপুরি সফল হয় না। নির্বিশেষে, "আত্মবিশ্বাস" প্রশ্নে কী বোঝায় তার স্পষ্ট ইঙ্গিতের অভাবে (5), লেখকরা যে প্রশ্নের উত্তর পেয়েছেন তার উপর ভিত্তি করে আমাদের যে কোনও সিদ্ধান্তকে ছাড় করতে হবে।
whuber

আপনার আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের সংশোধিত সংজ্ঞা অনুসারে আমি 5 টি সম্পর্কে সঠিক হওয়ার বিষয়ে একমত নই। সিআই অবশ্যই পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা উচিত - অন্যথায় আপনি সিআই তৈরি করতে পারেন যার একটি "খারাপ" এবং "ভাল" সাবক্লাস রয়েছে যা আপনার কাছে থাকা নমুনা থেকে সনাক্তযোগ্য, যেমন এই শ্রেণীর কাভারেজ খুব কম বা খুব বেশি। সর্বাধিক বুনিয়াদী উদাহরণটি হ'ল সাইজের একটি আইআইডি নমুনা হ'ল । নমুনা পক্ষে যথেষ্ট নয় সুতরাং আপনার সিআই কভারেজটি আপনি যে নির্দিষ্ট নমুনা পেয়েছেন তার উপর নির্ভর করে তারতম্য হয়। μyicauchy(μ,1)μ
সম্ভাব্যতাব্লোগিক

... তবুও ... সুতরাং দীর্ঘমেয়াদী গড় কভারেজ অর্জন করা সত্ত্বেও, নির্দিষ্ট শ্রেণির নমুনায় কভারেজটি তা করবে না।
সম্ভাব্যতা ব্লগ

10

প্রশ্নসমূহ 1-2, 4: ঘন ঘন বিশ্লেষণে, সত্যিকারের গড়টি এলোমেলো পরিবর্তনশীল নয়, সুতরাং সম্ভাব্যতাগুলি সংজ্ঞায়িত করা হয় না, তবে বৈয়েশীয় বিশ্লেষণে সম্ভাবনাগুলি পূর্বের উপর নির্ভর করে।

প্রশ্ন 3: উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন যেখানে আমরা নিশ্চিতভাবে জানি যে এই ফলাফলগুলি পাওয়া এখনও সম্ভব হবে, তবে নাল হাইপোথিসিসটি সত্য হওয়ার পক্ষে 'অসম্ভব' বলা বাহুল্য অযৌক্তিক। আমরা এমন ডেটা পেয়েছি যা নাল হাইপোথিসিসটি সত্য হলে ঘটে যাওয়ার সম্ভাবনা নেই, তবে এটি সূচিত করে না যে নাল অনুমানটি সত্য হওয়ার সম্ভাবনা কম।

প্রশ্ন 5: এটি কিছুটা প্রশ্নবিদ্ধ কারণ এটি "আমরা পি% আত্মবিশ্বাসী হতে পারি" এর সংজ্ঞা উপর নির্ভর করে। আমরা যদি বিবৃতিটিকে সেই জিনিসটির অর্থ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করি যা পি% আত্মবিশ্বাসের অন্তর থেকে অনুমিত হয় তবে বিবৃতিটি সংজ্ঞা দ্বারা সঠিক। আদর্শপন্থী বায়েশিয়ান যুক্তি বলছে যে লোকেরা এই বিবৃতিগুলিকে স্বজ্ঞাতভাবে ব্যাখ্যা করার ঝোঁক বোঝায় "সম্ভাবনা পি%", যা মিথ্যা হবে (উত্তরগুলির সাথে তুলনা করুন 1-2-4)।

প্রশ্ন 6: আপনার ব্যাখ্যা "এর দ্বারা বোঝা যাচ্ছে যে প্রকৃত অর্থ পরীক্ষা থেকে পরীক্ষা-নিরীক্ষায় পরিবর্তিত হচ্ছে" ঠিক সঠিক।

সম্প্রতি নিবন্ধটি অ্যান্ড্রু গেলম্যানের ব্লগে আলোচনা করা হয়েছে ( http://andrewgelman.com/2014/03/15/ প্রবলেমেটিক-ইন্টারেটারিয়েশনস- কনফিডেন্স- ইনটারভালস / )। উদাহরণস্বরূপ, প্রশ্ন 5-এ বিবৃতিটির ব্যাখ্যা সম্পর্কিত বিষয়টি মন্তব্যে আলোচনা করা হয়েছে।


1
সুতরাং, যদি কেউ ফিরে যায় এবং "সত্যিকারের গড়ের" সর্বোত্তম অনুমানের সাথে "প্রকৃত গড়ের" প্রতিটি প্রতিস্থাপন প্রতিস্থাপন করে তবে বিবৃতিগুলি কী সঠিক হবে?
সুপারবেস্ট

@ সুপর্বেষ্ট নং যদি আমরা "এই ডেটা প্রদত্ত সেরা অনুমান" বিবেচনা করি তবে এটি একটি পরিচিত ধ্রুবক (যদি সর্বোত্তমভাবে সংজ্ঞায়িত হয় তবে) is যদি আমরা "ভবিষ্যতের নমুনার সেরা অনুমান" বিবেচনা করি, তবে আমরা জানি না যে এটির ভিন্নতা কারণ আমরা প্রকৃত গড়টি জানি না।
জুহো কোক্কলা

এটি উপরের মন্তব্যের ঠিক খণ্ডন নয়, তবে আমার উল্লেখ করা উচিত যে সত্যই "সেরা অনুমান" কোনও বিতরণ না করে একটি আসল সংখ্যা বোঝায়। সিআই এর সাথে, কেউ সম্ভবত "এই ডেটা দেওয়ার সাথে সত্যিকারের অর্থ কোথায় থাকতে পারে" বিতরণ সম্পর্কে কথা বলতে পারে।
সুপারবেস্ট

1
@ সুপার এটি হ'ল কাগজে সিআইয়ের ভুল বোঝাবুঝি। বিশেষত, প্রকৃত গড়টি একটি সংখ্যা ; এটির কোন বিতরণ নেই। আরও আলোচনার জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের জন্য কোনও সাইটে অনুসন্ধানের প্রথম দুটি হিট দেখুন ।
whuber

1
@ সুপার, "বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান" কাছাকাছি আসবে।
whuber

8

"95% আত্মবিশ্বাসী" বলতে কী বোঝায় তার কোনও আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা ছাড়াই # 5 সত্য বা মিথ্যা লেবেল করার কী যুক্তি আছে? একজন সাধারণ মানুষ নিঃসন্দেহে এর অন্তর্ভুক্ত হওয়ার 95% সম্ভাবনার সমার্থক হিসাবে এটি ব্যাখ্যা করতে পারে: তবে কিছু লোক একটি অন্তর-উত্পন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করার অর্থে এটি ব্যবহার করে যার বিরতিতে প্রকৃত গড় 95% থাকে, অবিকল একটি অজানা প্যারামিটার সম্ভাবনা বিতরণ সম্পর্কে কথা এড়াতে; যা পরিভাষার একটি প্রাকৃতিক যথেষ্ট প্রসারণ বলে মনে হচ্ছে।

পূর্ববর্তী বিবৃতি (# 4) এর অনুরূপ কাঠামো উত্তরদাতাদের "আমরা 95% আত্মবিশ্বাসী হতে পারি" এবং "যদিও 95% সম্ভাবনা আছে" এর মধ্যে পার্থক্য আনার চেষ্টা করতে উত্সাহিত করেছিল এমনকি তারা যদি ধারণাটি আগে বিনোদন না দিয়ে থাকে। আমি এই কৌশলটি 5% চুক্তিতে সর্বাধিক অনুপাত থাকার দিকে নিয়ে যাওয়ার প্রত্যাশা করেছিলাম the কাগজটি দেখে আমি জানতে পেরেছিলাম যে আমি ভুল ছিলাম, তবে লক্ষ্য করেছি যে কমপক্ষে 80% প্রশ্নটি একটি ডাচ সংস্করণে পড়েছিল, যা সম্পর্কে সম্ভবত প্রশ্ন উত্থাপন করা উচিত ইংরেজি অনুবাদ এর নৈপুণ্য।


4

বিএস এভারিটের পরিসংখ্যানের অভিধান থেকে এখানে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের সংজ্ঞা দেওয়া হল :

"নমুনা পর্যবেক্ষণগুলি থেকে গণনা করা একটি মান, যা একটি নির্দিষ্ট সম্ভাবনার সাথে বিশ্বাস করা হয়, সত্য প্যারামিটার মান ধারণ করা হয় A একটি 95% সিআই, উদাহরণস্বরূপ, বোঝা যায় যে অনুমান প্রক্রিয়াটি বারবার পুনরাবৃত্তি হয়েছিল, তারপরে 95% গণনা করা অন্তরগুলির মধ্যে সত্য প্যারামিটার মান থাকবে বলে মনে করা হবে। উল্লেখ্য যে বর্ণিত সম্ভাবনার স্তরটি বিরতির বৈশিষ্ট্যগুলিকে বোঝায় এবং প্যারামিটারকেই নয়, যা এলোমেলো পরিবর্তনশীল হিসাবে বিবেচিত হয় না "

একটি খুব সাধারণ ভুল ধারণাটি হ'ল একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবস্থার সাথে আস্থাভাজনের ব্যবধানের অর্থ বিভ্রান্ত করা, একে একে "বায়সিয়ান আত্মবিশ্বাস অন্তর্বর্তী", যা প্রশ্নগুলির মতই বিবৃতি দেয়।

আমি শুনেছি আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি প্রায়শই বিশ্বাসযোগ্য অন্তরগুলির সাথে সমান হয় যা একটি অননুমোদিত আগে থেকেই নেওয়া হয়েছিল, তবে এটি আমার কাছে উপাখ্যানিকভাবে বলা হয়েছিল (যদিও একজন লোকের দ্বারা আমি অনেক শ্রদ্ধা করি), এবং আমার কাছে বিশদ বা উদ্ধৃতি নেই।


জয়েস 1976 কাগজের আত্মবিশ্বাসের বিরতি বনাম বায়সিয়ান অন্তর। এটি কমপক্ষে একটি বিশ্বাসযোগ্য সৌর। এছাড়াও বার্জার এবং বার্নার্ডোর রেফারেন্স প্রিয়ার রয়েছে। সিরিয়াসলি, আপনি কি এগুলি শুনেছেন?
সম্ভাব্যতা

2

প্রশ্ন 5 এর মিথ্যাচারের স্বজ্ঞাততা সম্পর্কে, আমি এখান থেকে এই বিষয়ে নিম্নলিখিত আলোচনাটি পেয়েছি

এটি বলা ঠিক যে আপনার 95% যে সম্ভাবনা রয়েছে তা নির্ভর করে যে আস্থার ব্যবধানটি আপনি গণনা করেছেন তার প্রকৃত জনসংখ্যা রয়েছে contains এটি বলা মোটেও সঠিক নয় যে 95% এর সম্ভাবনা রয়েছে যে জনসংখ্যার মধ্যবর্তী ব্যবধানের মধ্যেই রয়েছে।

পার্থক্য কি? জনসংখ্যার গড়ের একটি মান আছে। আপনি এটি জানেন না কী (যদি না আপনি সিমুলেশনগুলি করছেন) তবে এর একটি মান রয়েছে। আপনি যদি পরীক্ষার পুনরাবৃত্তি করেন তবে সেই মানটি পরিবর্তন হবে না (এবং এটি এখনও কী তা আপনি জানতেন না)। সুতরাং জনসংখ্যার নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে থাকা বোঝার সম্ভাবনা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা কঠোরভাবে সঠিক নয়। বিপরীতে, আপনি যে আত্মবিশ্বাসের সময় গণনা করেন তা নির্ভর করে আপনি যে ডেটা সংগ্রহ করেছিলেন সেটির উপর। আপনি যদি পরীক্ষার পুনরাবৃত্তি করেন তবে আপনার আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি অবশ্যই অবশ্যই আলাদা হবে different সুতরাং বিরতিতে জনসংখ্যার গড় রয়েছে এমন সম্ভাবনা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করা ঠিক আছে।

এখন আপনার 5 সম্পর্কে নির্দিষ্ট প্রশ্নে কেন এটি ভুল ...

  1. কেবলমাত্র যে নমুনাটি আমরা নিয়েছি সে সম্পর্কে আমাদের কাছে কিছু বিশেষ তথ্য থাকতে পারে কারণ এটি আমাদের মনে করে যে এটি সম্ভবত 5% এর মধ্যে একটি হতে পারে যার প্রকৃত অর্থটি নেই? না, বরং, আমি মনে করি এটি কারণ কারণ সত্যিকার গড়টি এলোমেলো পরিবর্তনশীল নয়, তবে আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি ডেটা ফাংশন।
  2. এই প্রসঙ্গে আত্মবিশ্বাসের অর্থ কী? একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান আপনাকে নিশ্চিত করতে সক্ষম হয় (আত্মবিশ্বাসের সাথে - যদি আপনি নিজের অনুমানগুলিতে বিশ্বাস করেন) তবে ব্যবধানটি সত্য প্যারামিটারটি কভার করে বলে দাবি করতে আপনাকে সক্ষম করে। ব্যাখ্যাটি নমুনা পদ্ধতিতে অনিশ্চয়তা প্রতিফলিত করে; % এর একটি আস্থার ব্যবধান নিশ্চিত করে যে [দীর্ঘস্থায়ীভাবে, উপলব্ধি হওয়া আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির % সত্য পরামিতিটি coverেকে রাখে।100 ( 1 - α )100(1α)100(1α)

পার্শ্ব নোট হিসাবে (এই প্রশ্নের অন্যান্য উত্তরে উল্লিখিত) হিসাবে, একটি বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান , বায়েসিয়ান পরিসংখ্যান থেকে আসা ধারণাটি অনুমান করে যে প্যারামিটারের সত্যিকারের মানটি আসলে প্রাপ্ত ডেটা প্রাপ্তির পরে আস্থাভ্রান্তিতে থাকার বিশেষ সম্ভাবনা থাকে। সম্ভবত আপনি গেলম্যানের ব্লগ থেকে আরও পটভূমি পেতে পারেন।


5
"বিরতিতে প্রকৃত মান থাকে" এবং "সত্যিকারের ব্যবধানের মধ্যেই থাকে" অর্থ হুবহু একই জিনিস। পূর্বের দিক থেকে চিন্তা করা আরও সহায়ক তবে এটির সত্যতা এবং অন্যটি ভুল বলে আসলেই বোধগম্য হয় না।
ডেভিড রিচার্বি
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.