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Enregistrement W1607663644 · doi:10.1002/0471643505.ch2

Probability and Random Processess Review

2004· other· en· W1607663644 sur OpenAlexaff
J.F. Hayes, Thimma V. J. Ganesh Babu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandom variableJoint probability distributionAlgebra of random variablesSum of normally distributed random variablesProbability-generating functionRandom functionProbability theoryRandom elementMathematicsProbability density functionRandom variateMoment-generating functionMarginal distributionProbability mass functionMultivariate random variableProbability distributionConditional probabilityIndependence (probability theory)Markov chainConvergence of random variablesStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The essentials of probability and random processes required in the text are outlined. In this chapter as well as in succeeding chapters, numerical results illustrate the theoretical results. These results are obtained using three different tools as appropriate to the work at hand: Excel, Matlab and Maple. Starting with set theory, and the axioms of probability we derive basic relations, and the concepts of conditional probabilities and independence. The next section deals with random variables and their distribution and density functions. The discussion is in two parts dealing with discrete and continuous random variables, respectively and covers all of the widely used random variables. The probability generating function for discrete random variables and the Laplace transform for continuous random variables receive particular attention because of their role in the text. In subsequent sections, the discussion of basic probability theory is completed with discussions of joint random variables, transformations of random variables and bounds on probabilistic events. The final half of the chapter deals with the fundamentals of Markov chains and of random processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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