Likelihood approximations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In this chapter we give a brief overview of the main theoretical results and approximations used in this book. These approximations are derived from the theory of higher order likelihood asymptotics. We present these fairly concisely, with few details on the derivations. There is a very large literature on theoretical aspects of higher order asymptotics, and the bibliographic notes give guidelines to the references we have found most helpful. The building blocks for the likelihood approximations are some basic approximation techniques: Edgeworth and saddlepoint approximations to the density and distribution of the sample mean, Laplace approximation to integrals, and some approximations related to the chi-squared distribution. These techniques are summarized in Appendix A, and the reader wishing to have a feeling for the mathematics of the approximations in this chapter may find it helpful to read that first. We provide background and notation for likelihood, exponential family models and transformation models in Section 8.2 and describe the limiting distributions of the main likelihood statistics in Section 8.3. Approximations to densities, including the very important p * approximation, are described in Section 8.4. Tail area approximations for inference about a scalar parameter are developed in Sections 8.5 and 8.6. These tail area approximations are illustrated in most of the examples in the earlier chapters. Approximations for Bayesian posterior distribution and density functions are described in Section 8.7. Inference for vector parameters, using adjustments to the likelihood ratio statistic, is described in Section 8.8.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».