Inadmissible estimators of normal quantiles and two-sample problems with additional information
Notice bibliographique
Résumé
<!-- *** Custom HTML *** --> We consider estimation problem of a normal quantile μ+ησ. For the scale invariant squared error loss and unrestricted values of the population mean and standard deviation μ and σ, [13] established the inadmissibility of the MRE estimator for η≠0. In this paper, we explore: (i) the impact of the loss with the study of scale invariant absolute value loss, and (ii) situations where there is a parameter space restriction of a lower bounded mean μ. We establish (i) the inadmissibility of the MRE estimator of μ+ησ; η≠0; under scale invariant absolute value loss; (ii) the inadmissibility of the Generalized Bayes estimator of μ+ησ; η>0; under scale invariant squared error loss, associated with the prior measure 1(0,∞)(μ)1(0,∞)(σ) which represents the truncation of the usual non-informative prior measure onto the restricted parameter space. Both of these results are obtained through a conditional risk analysis and may be viewed as extensions of [13]. Finally, we provide further applications to two-sample problems under the presence of the additional information of ordered means.
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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 | 0,068 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».