চেহারা-আগে বায়াস কি?
অধ্যয়ন বা সিমুলেশন সম্পর্কিত তথ্য বা ডেটা ব্যবহার করে লুক-ফরওয়ার্ড পক্ষপাত ঘটে যা বিশ্লেষণের সময়কালে জানা বা উপলভ্য হত না। এটি সাধারণত অধ্যয়ন বা সিমুলেশনে ভুল ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। চেহারা-সামনের পক্ষপাতদর্শন পরীক্ষার কাঙ্ক্ষিত ফলাফলের সাথে সানির মধ্যে সিমুলেশন ফলাফলগুলিকে দুলতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
কী Takeaways
- ভবিষ্যতের দিকে সিমুলেশনটির জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত জ্ঞান যখন প্রাথমিক পরীক্ষা চলাকালীন সময়ে পাওয়া যায় নি তখন দেখার পক্ষপাতিত্ব তখনই ফলাফলটি এড়িয়ে যায়, কারণ নতুন পরীক্ষাটি এমন জ্ঞানের জন্য হিসাবরক্ষক যা অভিনয়টির অজানা ছিল was মূল পরীক্ষা.লোক-ফরোয়ার্ড পক্ষপাত প্রায়শই কোনও বিনিয়োগকারীর পোর্টফোলিও ফলাফলগুলির সাথে আলোচনা করা হয় তবে এটি যে কোনও ব্যবসা বা সিমুলেশনের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে ahead ব্যাকসেটেড সিমুলেশনটি লুক-ফরোয়ার্ড বায়াস সহ একটি সঠিক ফলাফল প্রদর্শন করবে না। অতএব, সাবধানে গবেষণাটি নির্ধারণ করা দরকার ছিল যে সময়ে জ্ঞান ছিল।
চেহারা-এগিয়ে বায়াস বুঝতে
বর্ণনামূলক সামনের পক্ষপাত প্রায়শই "থাকতে পারে" পরিস্থিতিতে ঘটে, যেখানে কোনও বিনিয়োগকারী বা অন্য পেশাদাররা পিছনে ফিরে তাকান এবং সাধারণত কোনও মিসড সুযোগ কী তা বিবেচনা করে। এই ব্যক্তিটি যে বিষয়টি অনুধাবন করতে ব্যর্থ হয়েছে তা হ'ল তারা সিদ্ধান্ত গ্রহণের সময় পূর্ববর্তী সময়ে আরও বেশি জানেন এবং অতএব, তাদের — বা অন্যদের — অতীত কর্মক্ষমতা বিবেচনা করা অন্যায়, বিশেষত যদি মূল তথ্য অনুপস্থিত ছিল ।
বর্ণনামূলক পক্ষপাতদুষ্টতা এড়ানোর জন্য, যদি কোনও বিনিয়োগকারী কোনও ব্যবসায়ের কৌশল সম্পাদন করতে ব্যর্থ হয় তবে তাদের পক্ষে কেবলমাত্র এমন তথ্যই ব্যবহার করা জরুরী যেগুলি বাণিজ্যের সময় উপলব্ধ ছিল। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও বাণিজ্যের এমন তথ্যের ভিত্তিতে সিমুলেটেড করা হয় যা ব্যবসায়ের সময় পাওয়া যায় নি - যেমন তিন মাস পরে প্রকাশিত ত্রৈমাসিক আয়ের সংখ্যা — এটি ট্রেডিং কৌশলটির সত্যিকারের পারফরম্যান্সের যথার্থতা এবং সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্বকে হ্রাস করবে পছন্দসই ফলাফলের পক্ষে ফলাফল।
লুক-অ্যাহেড বায়াসের বাস্তব বিশ্বের উদাহরণ Example
চেহারা-সামনের পক্ষপাত অনেকগুলি পক্ষপাতিত্বের মধ্যে একটি যা সিমুলেশন চলাকালীন অবশ্যই জবাবদিহি করতে হবে। অন্যান্য সাধারণ পক্ষপাত হ'ল নমুনা নির্বাচনের পক্ষপাত, সময়কালীন পক্ষপাত এবং বেঁচে থাকার পক্ষপাত। এই সমস্ত পক্ষপাতই সিমুলেশনের পছন্দসই ফলাফলের সাথে সীমাবদ্ধকরণের ফলাফলগুলিকে আরও নিকটবর্তী করার সম্ভাবনা রাখে, কারণ সিমুলেশনের ইনপুট পরামিতিগুলি পছন্দসই ফলাফলের পক্ষে এমনভাবে নির্বাচন করা যেতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও রকেট সংস্থা পরিদর্শন পাস করার চেষ্টা করে তবে বারবার প্রাথমিক অনুকরণ ব্যর্থ হয় তবে কেন তারা পাস করতে পারছে না তা খুঁজে পেতে তাদের কিছুটা সময় লাগতে পারে। বারবার ব্যর্থতার জন্য একজন প্রধান প্রকৌশলীকে বরখাস্ত করা হয়। তাদের পরীক্ষার সময়, তারা দেখতে পান যে তাদের সিমুলেশনের সময় একটি অংশ ভুল প্রস্তুতকারকের কাছ থেকে অর্ডার করা হয়েছিল এবং যে অংশটি তারা প্রয়োজন তার চেয়ে কিছুটা ভারী was ইঞ্জিনিয়ার সুইচ সম্পর্কে সচেতন ছিল না।
সমস্যাটি হ'ল, নতুন অংশটি এখনও তৈরি হয়নি, তাই রকেট সংস্থাটি সুরক্ষা পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হওয়ার জন্য সিমুলেশনে নতুন অংশটির ওজন যুক্ত করে। সংস্থাটি ইঞ্জিনিয়ারকে পুনরায় নিয়োগ করবে না, যদিও তারা দোষী ছিল না, কারণ তাদের কাছে প্রয়োজনীয় সমস্ত তথ্য ছিল না।
