আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান বনাম বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান
বায়েসিয়ান বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানের সাথে ঘন ঘন আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানের তুলনা করুন, যার মধ্যে রয়েছে কভারেজ, পরবর্তী সম্ভাব্যতা, পূর্ববর্তী, সম্ভাবনা, রূপান্তর, নির্বাচন, ক্রমাঙ্কন এবং আর্থিক ব্যাখ্যা
সরাসরি উত্তর
একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান একটি বিবৃত দীর্ঘ-রান হারে একটি নির্দিষ্ট প্যারামিটার কভার করার জন্য ডিজাইন করা একটি পুনরাবৃত্তি-স্যাম্পলিং পদ্ধতি থেকে আসে। একটি Bayesian বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানে একটি অনিশ্চিত পরামিতি, মডেলের শর্তসাপেক্ষ, পূর্বের, এবং পর্যবেক্ষণকৃত ডেটার জন্য একটি উল্লিখিত পরিমাণ পশ্চাদবর্তী সম্ভাবনা রয়েছে। একই শেষ বিন্দু ঘটতে পারে, কিন্তু সম্ভাব্যতা বিবৃতি বিনিময়যোগ্য নয়
উভয় ব্যবধান একটি অনুমান এবং মডেল দিয়ে শুরু হয়
একটি ব্যবধান গণনা করার আগে লক্ষ্যটি সংজ্ঞায়িত করুন: একটি গড় রিটার্ন, রিগ্রেশন সহগ, অস্থিরতা, ডিফল্ট হার, বিকল্প-মডেল ইনপুট বা অন্য পরিমাণ
নমুনা মডেল নির্ধারণ করে কিভাবে ডেটা পরিবর্তিত হবে, যখন প্রি-প্রসেসিং, নির্ভরতা, সেন্সরিং এবং নির্বাচন নির্ধারণ করে যে ব্যবধানটি আসলে কী অনিশ্চয়তা অন্তর্ভুক্ত করে
কোন ব্যবধানে মডেলের ভুল স্পেসিফিকেশন, শাসনব্যবস্থার পরিবর্তন, ডেটা ত্রুটি, বা একটি অনুমান কভার করে না যা সিদ্ধান্তের সাথে মেলে না যদি না সেই ঝুঁকিগুলি বিশ্লেষণে প্রবেশ করে
আত্মবিশ্বাস পদ্ধতিকে বোঝায়
একটি 95% আত্মবিশ্বাসের পদ্ধতি এমন বিরতি তৈরি করে যা তার অনুমানের অধীনে 95% পুনরাবৃত্তি নমুনায় স্থির সত্য পরামিতি ধারণ করে
একটি ব্যবধান পরিলক্ষিত হওয়ার পরে, শাস্ত্রীয় কভারেজ তত্ত্ব সেই স্থির প্যারামিটারের জন্য 95% সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করে না যেটি উপলব্ধিকৃত শেষ পয়েন্টগুলির ভিতরে থাকে
প্যারামিটার স্থির করা হয়েছে এবং নমুনা নেওয়ার আগে ব্যবধানটি এলোমেলো; কভারেজ পুনরাবৃত্তি জুড়ে নিয়মের অন্তর্গত, প্রতিটি নির্দিষ্ট ব্যবধানে নয়
বিশ্বাসযোগ্যতা পোস্টেরিয়র সম্ভাব্যতা বোঝায়
একটি 95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানে নির্দিষ্ট সম্ভাবনার অধীনে এবং পূর্ববর্তী প্যারামিটারের 95% পশ্চাদবর্তী সম্ভাবনা থাকে
সমান-লেজের ব্যবধানগুলি উভয় লেজে সমান পশ্চাৎভাগের ভর ছেড়ে দেয়, যখন সর্বোচ্চ-পিছের-ঘনত্বের সেটগুলি উচ্চ-ঘনত্বের মান খোঁজে এবং সংযোগ বিচ্ছিন্ন হতে পারে
পোস্টেরিয়র স্টেটমেন্টটি প্রত্যক্ষ কিন্তু শর্তসাপেক্ষ: একটি দুর্বল পূর্ব, সম্ভাবনা, বা ডেটা প্রক্রিয়া একটি সুনির্দিষ্ট অথচ বিভ্রান্তিকর ব্যবধান তৈরি করতে পারে
অনুরূপ শেষ বিন্দু পার্থক্য মুছে দেয় না
নিয়মিত মডেল, বড় নমুনা এবং দুর্বল পূর্বের প্রভাবের সাথে, আত্মবিশ্বাস এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধানগুলি সংখ্যাগতভাবে কাছাকাছি হতে পারে
তারা সীমানার কাছাকাছি বিচ্যুত হতে পারে, তির্যক সম্ভাবনা, দুর্বল শনাক্তকরণ, ছোট নমুনা, শ্রেণিবদ্ধ পুলিং, বা তথ্যপূর্ণ পূর্বের সাথে
চুক্তি হল নির্দিষ্ট অনুমানের অধীনে একটি সংখ্যাসূচক ফলাফল, প্রমাণ নয় যে ঘন ঘন কভারেজ এবং পরবর্তী সম্ভাব্যতা একই জিনিস বোঝায়
প্রস্থ একটি সম্পূর্ণ মানের পরিমাপ নয়
সংকীর্ণ ব্যবধানগুলি আরও তথ্য প্রতিফলিত করতে পারে, তবে অবমূল্যায়ন নির্ভরতা, ঐচ্ছিক স্টপিং, নির্বাচন, কঠোর মডেল, বা একটি অতিরিক্ত ঘনীভূত পূর্বে
কভারেজের জন্য আত্মবিশ্বাসের পদ্ধতিগুলি পরীক্ষা করা উচিত, যখন বায়েসিয়ান ব্যবধানগুলির পূর্ববর্তী এবং পরবর্তী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পরীক্ষা এবং সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ প্রয়োজন
রূপান্তরের বিষয়: লগ অস্থিরতা, অস্থিরতা এবং প্রকরণের উপর সরাসরি নির্মিত ব্যবধান পদ্ধতিগুলিকে অভিন্ন পছন্দের ব্যবধানে রূপান্তরিত করতে হবে না
অর্থ অস্থিতিশীল লক্ষ্য তৈরি করে
স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক, অস্থিরতা ক্লাস্টারিং, ওভারল্যাপিং রিটার্ন, সারভাইভারশিপ, এবং এক্সপোজার পরিবর্তন পাঠ্যপুস্তকের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলিকে বাতিল করতে পারে
একটি ঐতিহাসিক গড় প্রত্যাবর্তনের জন্য একটি আঁটসাঁট ব্যবধান একটি অতীত শাসনকে সঠিকভাবে অনুমান করতে পারে যখন পরবর্তী শাসনের সুযোগ সেট সম্পর্কে সামান্য কিছু বলে।
ব্লক বা নির্ভরতা-সচেতন পদ্ধতি, শ্রেণিবিন্যাস বা গতিশীল মডেল এবং সুস্পষ্ট বিরতি বিশ্লেষণ ব্যবহার করুন শুধুমাত্র যখন তাদের অনুমানগুলি ডেটা-উৎপাদন প্রক্রিয়ার সাথে খাপ খায়
ব্যবধানের পিছনে প্রশ্নটি রিপোর্ট করুন
ব্যবধানে পুনরাবৃত্ত-স্যাম্পলিং কভারেজ বা পরবর্তী সম্ভাব্যতা আছে কিনা তা উল্লেখ করুন এবং অনুমান, দিগন্ত, মডেল, পূর্ববর্তী, এবং আত্মবিশ্বাস বা বিশ্বাসযোগ্যতার স্তরের নাম দিন
পয়েন্টের অনুমান, ব্যবধানের শেষ পয়েন্ট, ব্যবহারিক সিদ্ধান্তের থ্রেশহোল্ড, উইন্ডোজ এবং পূর্বের প্রতি সংবেদনশীলতা এবং যেখানে সম্ভব নমুনার বাইরের ক্রমাঙ্কন দেখান
একটি ব্যবধান একটি সিদ্ধান্তের জন্য অনিশ্চয়তার সাথে যোগাযোগ করা উচিত, একটি মডেল-নির্ভর গণনাকে ভবিষ্যতের রিটার্ন সম্পর্কে গ্যারান্টিতে পরিণত করবে না
সাধারণ প্রশ্ন
95% আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান বলতে কী বোঝায়?
এটি এমন একটি পদ্ধতি থেকে আসে যা উল্লিখিত অনুমানের অধীনে পুনরাবৃত্তিকৃত নমুনার 95% স্থির সত্য প্যারামিটারকে কভার করে
95% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান বলতে কী বোঝায়?
এতে প্যারামিটারের পরবর্তী সম্ভাব্যতার 95% রয়েছে যা নির্বাচিত সম্ভাবনা, পূর্ববর্তী এবং পর্যবেক্ষণকৃত ডেটার উপর শর্তসাপেক্ষ।
একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান কি অভিন্ন হতে পারে?
হ্যাঁ, কিছু নিয়মিত মডেলে তারা এন্ডপয়েন্ট শেয়ার করতে পারে, কিন্তু তাদের সম্ভাব্যতার ব্যাখ্যা এবং বৈধতার মানদণ্ড ভিন্ন থাকে
আর্থিক সিদ্ধান্তের জন্য কোন বিরতি ভাল?
কোনটিই সর্বজনীনভাবে ভালো নয়; ফ্রেমওয়ার্ক নির্বাচন করুন যার অনুমান, ক্রমাঙ্কন, এবং সম্ভাব্যতা বিবৃতি সিদ্ধান্ত এবং উপলব্ধ তথ্যের সাথে মেলে