Applied Quantitative Methods & Statistics
ফলিত পরিমাণগত পদ্ধতি ও পরিসংখ্যান
পরিসংখ্যানিক অনুমান, বায়েসিয়ান মডেলিং ও প্রায়োগিক ডেটা অ্যানালিটিক্স।
প্রধান সাব-টপিক ও গবেষণার ক্ষেত্রসমূহ
Bayesian Computational Inference & MCMC
বায়েসিয়ান কম্পিউটেশনাল অনুমান ও MCMC
গিবস স্যাম্পলিং, হ্যামিল্টনিয়ান মন্টে কার্লো, প্রায়োর নির্বাচন এবং পোস্টেরিয়র প্রেডিক্টিভ চেক।
Causal Inference & Instrumental Variables
কার্যকারণ অনুমান ও ইন্সট্রুমেন্টাল ভ্যারিয়েবলস
পোটেনশিয়াল আউটকাম ফ্রেমওয়ার্ক, ডিরেক্টেড অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (DAG), সিন্থেটিক কন্ট্রোল এবং রিগ্রেশন ডিসকন্টিনিউটি।
High-Dimensional Statistics & Regularization
উচ্চ-মাত্রিক পরিসংখ্যান ও রেগুলারাইজেশন
ল্যাসো, রিজ, ইলাস্টিক নেট, স্পার্স পিসিএ এবং ফলস ডিসকভারি রেট (FDR) নিয়ন্ত্রণ।
Operations Research & Stochastic Decision Systems
অপারেশনাল রিসার্চ ও স্টোকাস্টিক ডিসিশন সিস্টেম
ইন্টিজার লিনিয়ার প্রোগ্রামিং, কিউয়িং নেটওয়ার্ক এবং মার্কভ ডিসিশন প্রসেস (MDP)।
গাণিতিক ও প্রায়োগিক পদ্ধতিসমূহ
Probabilistic Programming Languages
Formulation and sampling of hierarchical and non-linear latent variable models.
Empirical Validation & Cross-Validation
Rigorous guarding against overfitting, survivorship bias, and data snooping.
সম্পর্কিত মনোগ্রাফ ও প্রকাশনা
Empirical Inference & Quantitative Statistical Systems
CFSBR Quantitative Monograph · Series 04
লেখক / সম্পাদকীয় পর্ষদ: CFSBR Statistical Research Group
- Bayesian computational inference & MCMC methods
- High-dimensional statistical estimation
- Empirical validation across econometric datasets
আপনার গবেষণাগ্রন্থ প্রকাশ করুন
আমরা এই বিষয়ের ওপর বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষক, ডক্টরাল গবেষক এবং ফিল্ড ইঞ্জিনিয়ারদের কাজকে অত্যন্ত গুরুত্বের সাথে পর্যালোচনা করি। আমাদের সম্পাদকীয় পর্ষদের মূল লক্ষ্য বইটিকে যুগোপযোগী, প্রাঞ্জল ও আন্তর্জাতিক মানের করে তোলা।