Uncertainty, entropy, variance and the effect of partial information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Uncertainty about the value of an unmeasured real random variable Y is commonly represented by either the entropy or variance of its distribution.If it becomes known that Y lies in a subset A of the support of V's distribution, one might expect uncertainty about Y to decrease.In other words, one might expect the entropy and variance of V's conditional distribution given Y E A to be less than their counterparts for the unconditional distribution.Going further it might be conjectured that the uncertainty about Y would be greater given the knowledge that Y E B as compared with Y G A C B.We do not know whether these conjectures are correct.However, we give sufficient conditions in certain cases where they are true.In particular, when Y is normally distributed we can make considerable progress.For example, we show in the case that A = [α, b] and Y normally distributed with mean η and variance 1, that the variance of the conditional distribution of Y given that α < Y < b is less than that of the unconditional distribution, thereby confirming our intuitive reasoning in this case.This last example also shows that for this exponential family the variance is less than 1 for all α < b and all η-a result that is not known among the experts on exponential families we consulted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle