Bayesian সম্ভাব্যতা, ঝুঁকি বিবেচনা করার স্মার্ট উপায় সঙ্গে ভাল সিদ্ধান্ত নিন

$config[ads_kvadrat] not found

Faith Evans feat. Stevie J – "A Minute" [Official Music Video]

Faith Evans feat. Stevie J – "A Minute" [Official Music Video]
Anonim

এটি অনুমান করা হয়েছে যে মানব প্রাপ্তবয়স্করা প্রতিদিন 35,000 সিদ্ধান্ত নেয় - ভাল সিদ্ধান্তের শতাংশ প্রাপ্তবয়স্কদের উপর নির্ভর করে। এই পছন্দগুলি একটি সম্পর্ক ছেড়ে যাওয়ার সমাধান হিসাবে টয়লেট পেপার বা crumple টয়লেট কাগজ বা আবেগগতভাবে জটিল হিসাবে সিদ্ধান্তহীন হিসাবে হতে পারে। এবং কারণ মানুষ তাদের মানসিক পক্ষপাতের মাস্টারদের চেয়ে বরং বিষয়বস্তুর কারণ, কারও যুক্তিসঙ্গতভাবে কাজ করার জন্য যে কেউ আশা করে তার জন্য কৌশল এবং বুদ্ধিবৃত্তিক কাঠামো প্রয়োজন। দুর্ভাগ্যবশত, আমরা সর্বদা সেরা সরঞ্জাম দেওয়া হয় না। উদাহরণস্বরূপ, অধিকাংশ লোক সম্ভাব্যতার কথা ভাবতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, আধুনিকের জন্য এটি উপযুক্ত নয়।

যে কোনও দিন, আধুনিক সমাজে বসবাসকারী যে কোনও ব্যক্তি প্রতিষ্ঠান, মেশিন এবং মূল্য মডেলের সাথে যুক্ত হবে যা তারা সম্পূর্ণরূপে বোঝে না। বেশিরভাগ লোকেরা সফল ফলাফলের সুযোগটি সর্বাধিক করার জন্য তাদের তথ্যগুলি ব্যবহার করে, এই দৈনন্দিন পাজলগুলি ব্যবহারিক ভাবে ব্যবহার করে। আমাদের বাবা-মায়েরা আমাদের সন্তান হিসাবে কাজ করতে শিক্ষা দেয়। যখন লোকেরা "যুক্তি" সম্পর্কে কথা বলে তখন প্রায়ই এটির অর্থ কী তা বোঝায় তবে এটি প্রায়শই অপর্যাপ্ত প্রক্রিয়া। উল্লেখযোগ্য জ্ঞান ফাঁক আছে যখন এটি অনুমান থেকে মাত্র সামান্য। আমরা, স্বল্পমেয়াদী, একটি অদক্ষ উপায় সম্ভাব্যতা সম্পর্কে চিন্তা। ফলাফলের উপর মনোযোগ দেওয়ার পরিবর্তে, আমাদের বায়সিয়ানের সম্ভাব্যতার মূল ধারণাগুলি ব্যবহার করে পরিস্থিতিগুলির আমাদের বোঝার উপর মনোযোগ দেওয়া উচিত।

বেইজিংয়ের সম্ভাব্যতা ঐতিহাসিক ফ্রিকোয়েন্সিগুলির উপর বিশ্বাসের ডিগ্রিগুলিকে অন্তর্ভূক্ত করে: ধারণাটি অনিশ্চয়তা থেকে নেওয়া সিদ্ধান্তগুলিকে মূলত জানেন এবং এটি আপডেট করা হয় যা একটি নতুন তথ্যকে সম্মুখীন করে। ধারণা শেখার সর্বোচ্চ যখন ঝুঁকি কমানোর হয়। একীকরণের পরিবর্তে সমস্যায় পড়ার পরিবর্তে, বেইসিয়ানরা তাদের আরও পছন্দের টুকরো করে কাটায়। জ্ঞান বরাবর জমা হয়।

এটি কিভাবে কাজ করে তা বুঝতে, আপনাকে গণিত করতে হবে। কেন্দ্রীয় সমীকরণটি বয়েসের শাসন নামেও পরিচিত, 1761 সালে মারা যাওয়া একজন ইংরেজ পাদরি এবং গণিতবিদ থমাস বেইস দ্বারা প্রণয়ন করা হয়েছিল। এটি একটি ফলাফলের দিকে অগ্রসর হওয়া ঘটনাগুলির অনুক্রমের পূর্বাভাস দেয়। সমীকরণের মধ্যে টিটি হাইপোথিসিস পরীক্ষার জন্য দাঁড়িয়েছে এবং ই প্রমাণের নতুন টুকরাগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে যা হাইপোথিসিস নিশ্চিত করে বা বিবাদ করে। এখানে বিশ্বাসগুলি উদ্দেশ্যমূলক নয়, তবে পূর্ববর্তী ধারনা এবং শর্তে কী শিখেছে তার জন্য শর্তাধীন।

সমীকরণ সিদ্ধান্ত নির্মাতাদের একযোগে তথ্য এবং ইভেন্টের টুকরা টুকরা বরাদ্দ করার অনুমতি দেয়, ফলে একটি সম্ভাব্য সম্ভাবনা শীর্ষে প্রমাণ একটি অন্তর্নিহিত অনুমান সম্ভাবনা।

২011 সালের একটি প্রবন্ধে রানী মেরি ইউনিভার্সিটির প্রফেসর নর্মান ফেন্টন যুক্তি দেন যে সিদ্ধান্ত নেওয়ার সবচেয়ে কার্যকর উপায় Bayesian নেটওয়ার্কের বন্ধ হওয়া সম্ভাব্য মডেলগুলির মাধ্যমে। তিনি লিখেছেন যে 2008 আর্থিক সংকট একটি জাগরণ কল ছিল যে ঝুঁকি মূল্যায়নের ক্ষেত্রে মানুষ এবং আর্থিক সিস্টেমগুলি আরও ভাল করতে হবে। 16 শতকের পর থেকে বায়সিয়ানের সম্ভাব্য একটি সমালোচনামূলক গঠন হিসাবে বিদ্যমান ছিল, এটি ব্যাপকভাবে প্রয়োগ বা শিক্ষিত হয় না। এবং যখন এটি সুস্পষ্ট যে বেইজিংয়ের চিন্তাধারা অর্থের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, এটি একটি অসাধারণ অন্যান্য পরিস্থিতিতেও বোঝে।

"এই ধরনের সমস্যাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে এবং কার্যকরভাবে মোকাবিলা করার জন্য আমাদের অনিশ্চয়তার পরিমানের একটি কঠোর পদ্ধতি দরকার যা আমাদের বিশেষজ্ঞ বিচারের সাথে তথ্য একত্রিত করতে সক্ষম করে," ফেন্টন লিখেছেন। "Bayesian সম্ভাবনা যেমন একটি পদ্ধতির।"

বেনেসিয়ান তত্ত্বের বর্ধিত প্রয়োগের ক্ষেত্রে ফেন্টনটি মামলা করে, তবে এটি কার্যকর করা হয়েছে - এবং ভাল প্রভাবের আগে। দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধ চলাকালীন কোডগুলি ক্র্যাক করার সময় অ্যালান টুরিং বেইজিংয়ের পরিসংখ্যান ব্যবহার করেছিলেন। চিন্তাভাবনার একটি নতুন উপায় জনপ্রিয়করণের একমাত্র কারণ ছিল না যে ২01২ সালে তথ্যটি ঘোষিত না হওয়া পর্যন্ত কেউ এটি খুঁজে পায়নি। সেই বছরও ন্যেট সিলভারটি ২01২ সালের নির্বাচনের ফলাফলগুলিকে চিত্তাকর্ষক নির্ভুলতার সাথে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বয়েসের সমীকরণ ব্যবহার করেছিলেন।

বেইজিংয়ের সম্ভাব্যতা অন্য ভবিষ্যত-পূর্বাভাসের সিস্টেমের তুলনায় ভাল কারণ এটি এমন কয়েকটি পদ্ধতির মধ্যেও একটি যা হ'ল মানুষের অমান্যযোগ্য মানুষগুলির জন্যই অ্যাকাউন্ট। যদিও এটি কোনটি জানে তা অন্তর্ভুক্ত করে, এটি সত্যিকারের প্রতিক্রিয়া ব্যক্ত করে এবং প্রাসঙ্গিকভাবে এবং পরিস্থিতিগত পরিবর্তনগুলি দ্বারা মানুষের পছন্দটি ক্রমাগত প্রভাবিত হয়। আপনি কোন স্টকগুলি বিনিয়োগ করতে চান তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছেন কিনা তা আপনার কাছে সহায়ক, অথবা আপনার পল্লাকে কোন ফল প্লেট সর্বাধিক সফল হবে।

কিন্তু আপনি আজ কিভাবে এটি প্রয়োগ করতে পারেন? সহজ: সিদ্ধান্ত নেওয়ার আগে আপনি কী মনে করেন এবং আপনি কেন মনে করেন সে সম্পর্কে চিন্তা করুন। তারপরে সেই সিদ্ধান্তটি আপনাকে আপনার সন্দেহগুলি নিশ্চিত করতে বা অস্বীকার করতে দেবে কিনা তা নিয়ে চিন্তা করুন। এটা অনেক সহজ যে। ঘটনাগুলির সাধারণ বাস্তবতা পরিবর্তে কী ঘটবে তার উপর মনোযোগ দেওয়ার শৃঙ্খলা থাকার বিষয়। কিছু ঘটেছে কারণ এটি সম্ভব না।

$config[ads_kvadrat] not found