Gumbel’s Identity, Binomial Moments, and Bonferroni Sums
Notice bibliographique
Résumé
Résumé L'identité de Gumbel établit l'égalité de la somme de Bonferroni Sk,n, k = 0, 1, 2, … , n et du moment binomial d'ordre k de la variable qui compte, dans un ensemble arbitraire de névénements, le nombre Mn d'événements se réalisant. Nous présentons un traitement unifié de bornes bien connues obtenues dans ce contexte par Bonferroni, Galambos‐Rényi, Dawson‐Sankoff et Chung‐Erdös, ainsi que de quelques bornes moins connues établies par Fréchet et Gumbel. Toutes font intervenir des sommes de Bonferroni. Notre démarche consiste à montrer que ces bornes apparaissent dans un cadre plus général comme les moments binomiaux d'une variable aléatoire à valeurs entières particulière. L'application de l'identité de Gumbel fournit alors la forme usuelle en termes de sommes de Bonferroni. Notre approche simplifie les preuves existantes, et permet d'étendre les résultats de Fréchet et Gumbel au cas de la probabilité pour qu'au moins t, 1 ≤t≤n des névénements considérés se réalisent. Une dernière conséquence de notre approche est l'amélioration d'une borne de Petrov qui elle‐même est la généralisation de la borne de Chung et Erdös.
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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 | 0,014 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».