আমি ভাবছিলাম যে বুটস্ট্র্যাপ সিআই (এবং বার্টিকুলারে বিসিএ) সাধারণত বিতরণকৃত ডেটাতে কীভাবে সম্পাদন করে। বিভিন্ন ধরণের বিতরণে তাদের কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার মতো অনেক কাজ রয়েছে বলে মনে হয়, তবে সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটাতে কিছুই খুঁজে পেল না। যেহেতু প্রথমে অধ্যয়ন করা সুস্পষ্ট বিষয় বলে মনে হয়, তাই আমি মনে করি যে কাগজগুলি খুব বেশি পুরানো।
আমি আর বুট প্যাকেজটি ব্যবহার করে মন্টি কার্লো সিমুলেশনগুলি করেছি এবং বুটস্ট্র্যাপ সিআই-র সঠিক সিআই-র সাথে একমত হতে দেখেছি, যদিও ছোট নমুনাগুলির জন্য (এন <20) তারা কিছুটা উদার (ছোট সিআই) থাকে। পর্যাপ্ত পরিমাণে নমুনার জন্য, তারা মূলত একই।
এটি আমাকে অবাক করে তোলে যে সবসময় বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার না করার কোনও যুক্তিসঙ্গত কারণ আছে কি না । বিতরণটি স্বাভাবিক কিনা এবং এটির পিছনে থাকা অনেক সমস্যাগুলি কিনা তা নির্ধারণ করতে অসুবিধা দেওয়া এবং বন্টন নির্বিশেষে বুটস্ট্র্যাপ সিআই-কে সিদ্ধান্ত নেওয়ার এবং প্রতিবেদন না করা যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হয়। আমি প্যারামিট্রিক নন-টেস্টগুলি পদ্ধতিগতভাবে ব্যবহার না করার অনুপ্রেরণা বুঝতে পারি, যেহেতু তাদের শক্তি কম, তবে আমার সিমুলেশনগুলি আমাকে বলে যে এটি বুটস্ট্র্যাপ সিআই-র ক্ষেত্রে নয়। তারা আরও ছোট।
আমাকে অনুরূপ অনুরূপ একটি প্রশ্ন হ'ল কেন সর্বদা মধ্য প্রবণতা হিসাবে পরিমাপ হিসাবে ব্যবহার করা হয় না। লোকেরা প্রায়শই এটি সাধারণত বিতরণকৃত ডেটাগুলিকে বৈশিষ্ট্যযুক্ত করতে ব্যবহার করার পরামর্শ দেয় তবে মিডিয়ান যেহেতু সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটার অর্থ হিসাবে একই, তাই কেন একটি পার্থক্য রাখুন? বিতরণটি স্বাভাবিক কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যদি আমরা পদ্ধতিগুলি থেকে মুক্তি পেতে পারি তবে এটি বেশ উপকারী বলে মনে হবে।
আমি এই বিষয়গুলি সম্পর্কে আপনার চিন্তাভাবনা এবং সেগুলি সম্পর্কে আগে আলোচনা করা হয়েছিল কিনা তা সম্পর্কে আমি খুব কৌতূহল বোধ করি। উল্লেখগুলি অত্যন্ত প্রশংসা করা হবে।
ধন্যবাদ!
পিয়ের