On the empirical multilinear copula process for count data
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
Continuation refers to the operation by which the cumulative distribution function of a discontinuous random vector is made continuous through multilinear interpolation. The copula that results from the application of this technique to the classical empirical copula is either called the multilinear or the checkerboard copula. As shown by Genest and Nešlehová (Astin Bull. 37 (2007) 475–515) and Nešlehová (J. Multivariate Anal. 98 (2007) 544–567), this copula plays a central role in characterizing dependence concepts in discrete random vectors. In this paper, the authors establish the asymptotic behavior of the empirical process associated with the multilinear copula based on $d$-variate count data. This empirical process does not generally converge in law on the space $\mathcal{C}([0,1]^{d})$ of continuous functions on $[0,1]^{d}$, equipped with the uniform norm. However, the authors show that the process converges in $\mathcal{C}(K)$ for any compact $K\subset\mathcal{O}$, where $\mathcal{O}$ is a dense open subset of $[0,1]^{d}$, whose complement is the Cartesian product of the ranges of the marginal distribution functions. This result is sufficient to deduce the weak limit of many functionals of the process, including classical statistics for monotone trend. It also leads to a powerful and consistent test of independence which is applicable even to sparse contingency tables whose dimension is sample size dependent.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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