मैंने अक्सर इस वाक्यांश को सुना है, लेकिन कभी भी पूरी तरह से समझ में नहीं आया कि इसका क्या मतलब है। वाक्यांश "अच्छे लगातार गुण" में वर्तमान में Google पर ~ 2750 हिट्स, 536 scholar.google.com पर, और 4 परysts.stackexchange.com है ।
सबसे स्पष्ट बात जो मुझे स्पष्ट रूप से मिली, वह स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी की प्रस्तुति में अंतिम स्लाइड से आई है , जिसमें कहा गया है
[टी] वह ९ ५% आत्मविश्वास अंतराल की रिपोर्ट करने का अर्थ यह है कि आप ९ ५% दावों में सच्चे पैरामीटर "ट्रैप" करते हैं, यहां तक कि विभिन्न अनुमान समस्याओं में भी। यह अच्छे क्रमिक गुणों के साथ अनुमान प्रक्रियाओं की परिभाषित विशेषता है: वे बार-बार उपयोग किए जाने पर जांच तक करते हैं।
इस पर थोड़ा चिंतन करते हुए, मुझे लगता है कि वाक्यांश "अच्छा लगातार गुण" का तात्पर्य एक बायेसियन विधि के कुछ आकलन से है, और विशेष रूप से अंतराल निर्माण की एक बायेसियन विधि। मैं समझता हूं कि बायेसियन अंतराल का मतलब संभावना साथ पैरामीटर का सही मूल्य शामिल करना है । फ़्रीक्वेंटिस्ट अंतराल का निर्माण इस तरह से किया जाता है जैसे कि अगर इंटरवल निर्माण की प्रक्रिया को कई बार के बारे में दोहराया गया तो अंतराल का सही मान होगा। बायेसियन अंतराल सामान्य रूप से कोई वादा नहीं करते हैं कि अंतराल के कितने% पैरामीटर के वास्तविक मूल्य को कवर करेंगे। हालाँकि, कुछ बायेसियन विधियों में भी संपत्ति होती है जिसे यदि कई बार दोहराया जाता है तो वे के सही मूल्य को कवर करते हैंp ∗ 100 % p ∗ 100 %समय की। जब उनके पास वह संपत्ति होती है, तो हम कहते हैं कि उनके पास "अच्छे लगातार गुण" हैं।
क्या वह सही है? मेरा यह मानना है कि इससे भी अधिक होना चाहिए, क्योंकि वाक्यांश एक अच्छा निरंतर गुण होने के बजाय अच्छे निरंतर गुणों को संदर्भित करता है ।