Two‐component mixtures of normal, gamma, and Gumbel distributions for hydrological applications
Notice bibliographique
Résumé
Whether mixtures of distributions are employed as a flexible modeling device to estimate densities or are used to model data thought to arise from several populations, they provide an efficient tool to approximate a distribution. Indeed, mixtures of distributions can model multiple modes, different types of skewness, etc., but they can also be employed to classify observations from heterogeneous data sets. In this paper, we study mixtures of distributions with normal, gamma, and Gumbel components. Moving away from the standard normal setting, gamma mixtures are developed in order to model strictly positive hydrological data and Gumbel mixtures for extreme variates. Since the data analyzed can exhibit dependency through time, we treat both the independent and dependent cases, where the latter is modeled through a Markov process. A fairly unified approach is adopted for the different distributions and the problem is treated from the Bayesian perspective, which enables us to use marginal densities to automatically compare the adequacy of the different models for a given data set. This model‐selection framework allows us to formally test the relevance of using mixture models by computing the marginal likelihoods of single distribution models and to verify the presence of a persistence in the time series by comparing independent and identically distributed (IID) and Markovian mixture models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».