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एक सामान्य प्रतिक्रिया यह होती है कि लागू सांख्यिकीविद् के लिए बायेसियन सांख्यिकीविद् की ऊर्जा एक लागू समस्या में पूर्वाभास (a priori) के तहत एक मॉडल विनिर्देशन के निर्धारण पर केंद्रित होनी चाहिए, जिससे एक आदर्श डिज़ाइन और सभी निष्कर्ष स्वचालित रूप से बायेस के प्रमेय को लागू करके ज्ञात मानों के आधार पर अज्ञात मानों के सशर्त वितरण की गणना द्वारा प्राप्त होते हैं। हालांकि, मेरा मानना है कि लागू बायेसियन सांख्यिकीविद् के उपकरण किट अधिक विस्तृत होनी चाहिए और इसमें ऐसे उपकरण शामिल होने चाहिए जिन्हें उपयोगी रूप से आवृत्ति गणनाएँ कहा जा सकता है। तीन प्रकार की बायेसियन द्वारा उचित और प्रासंगिक आवृत्ति गणनाएँ उदाहरणों के माध्यम से प्रस्तुत की गई हैं ताकि उनके उपयोग को लागू सांख्यिकीविद् के लिए समझाया जा सके।
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Donald B. Rubin
The Annals of Statistics
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डोनाल्ड बी. रुबिन (शनिवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/69dbbf5750e1971baba3c67f — DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1176346785