একজন পণ্য বিশ্লেষক একটি A/B পরীক্ষার ড্যাশবোর্ড উপস্থাপন করেন। চিকিৎসা ভ্যারিয়েন্টের রূপান্তর হার ০.৪ শতাংশ পয়েন্ট বৃদ্ধি পেয়েছে, এবং বৃদ্ধির জন্য ৯৫% আস্থা ব্যবধান শূন্যকে বাদ দেয়। যখন একজন স্টেকহোল্ডার জিজ্ঞাসা করেন: “তাহলে ৯৫% সম্ভাবনা আছে যে নতুন সংস্করণটি ভালো?” কেউ না বলে না। এই নীরবতাই এই নিবন্ধের কেন্দ্রীয় বিষয়। আস্থা ব্যবধানে ৯৫% মডেল, প্যারামিটার বা অনুমানের সাথে যুক্ত সম্ভাবনা নয়। এটি একটি পদ্ধতির সাথে যুক্ত সম্ভাবনা, এবং দুটির মধ্যে বিভ্রান্তির কারণে এটি চিকিৎসা, পণ্য বিশ্লেষণ এবং অর্থনীতিতে মানুষকে বারবার বিভ্রান্ত করেছে।

আজ বেশিরভাগ মানুষ যে আস্থা ব্যবধান ব্যবহার করেন তা Jerzy Neyman-এর ১৯৩৪–৩৭ সালের কাজ থেকে এসেছে। একটি ৯৫% আস্থা ব্যবধান এমনভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যে, যখন একই নির্মাণ নিয়ম নতুন নমুনায় বারবার প্রয়োগ করা হয়, তখন ফলস্বরূপ ব্যবধানগুলোর ৯৫% প্রকৃত প্যারামিটার ধারণ করে। এটি নিয়মের দীর্ঘমেয়াদী আচরণ সম্পর্কে একটি বিবৃতি, এটি তার উৎপন্ন কোনো একক ব্যবধান সম্পর্কে নয়।

বায়েসীয় বিকল্পটি একটি ভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয়। একটি ৯৫% বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান হলো সেই পরিসর যেখানে পরবর্তী বিন্যাস ০.৯৫-এ সমাকলিত হয়।

মূল সত্তা: কোম্পানি: Towards Data Science | ব্যক্তি: Jerzy Neyman

সাধারণ প্রশ্ন: ৯৫% আস্থা ব্যবধান আসলে কী বোঝায়?

৯৫% আস্থা ব্যবধান বোঝায় যে যদি আমরা একই পরীক্ষা বহুবার পুনরাবৃত্তি করি, তবে নির্মিত ব্যবধানগুলোর ৯৫% প্রকৃত প্যারামিটার ধারণ করবে। এর অর্থ এই নয় যে কোনো একক ব্যবধানের মধ্যে প্রকৃত প্যারামিটার থাকার ৯৫% সম্ভাবনা আছে।

সাধারণ প্রশ্ন: ৯৫% আস্থা ব্যবধান আসলে কী বোঝায়?

সাধারণ উত্তর: ৯৫% আস্থা ব্যবধান বোঝায় যে যদি আমরা একই পরীক্ষা বহুবার পুনরাবৃত্তি করি, তবে নির্মিত ব্যবধানগুলোর ৯৫% প্রকৃত প্যারামিটার ধারণ করবে। এর অর্থ এই নয় যে কোনো একক ব্যবধানের মধ্যে প্রকৃত প্যারামিটার থাকার ৯৫% সম্ভাবনা আছে।