Process / pipelineSimulation / optimization

বেয়েশীয় মাইক্রোসিমুলেশন — বেয়েশীয় প্যারামিটার অনুমানের সাথে সম্ভাব্যতাভিত্তিক ব্যক্তি-পর্যায়ের সিমুলেশন

বেয়েশীয় মাইক্রোসিমুলেশন ভিন্নধর্মী জনগোষ্ঠীর ব্যক্তি-পর্যায়ের সিমুলেশনকে বেয়েশীয় পরিসংখ্যানিক অনুমানের সাথে একত্রিত করে। প্রতিটি কৃত্রিম ব্যক্তি একটি সম্ভাব্যতাভিত্তিক জীবন পথ অনুসরণ করে, যেখানে মডেলের প্যারামিটারগুলি পূর্ব-ধারণা দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয় যা পর্যবেক্ষণকৃত ডেটা দ্বারা আপডেট করা হয়। এই পদ্ধতিটি স্বাস্থ্য প্রযুক্তি মূল্যায়ন, জননীতি ব্যয় নির্ধারণ এবং জনসংখ্যাগত অভিক্ষেপে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেখানে মডেল ইনপুট এবং কাঠামোগত অনুমানের উভয় ক্ষেত্রেই অনিশ্চয়তাকে আনুষ্ঠানিকভাবে পরিমাপ করা এবং আউটপুট অনুমানে প্রচার করা আবশ্যক।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Williamson, P., Birkin, M., & Rees, P. H. (2000). The estimation of population microdata by using data from small area statistics and samples of anonymised records. Environment and Planning A, 30(5), 785-816. DOI: 10.1068/a300785
  2. Spiegelhalter, D. J., Abrams, K. R., & Myles, J. P. (2004). Bayesian Approaches to Clinical Trials and Health-Care Evaluation. John Wiley & Sons. ISBN: 9780471499756

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Microsimulation — Probabilistic individual-level simulation with Bayesian parameter estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/simulation/bayesian-microsimulation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateBayesian Microsimulation (Bayesian Microsimulation — Probabilistic individual-level simulation with Bayesian parameter estimation). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/simulation/bayesian-microsimulation · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026