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Enregistrement W1994156022 · doi:10.1111/1467-9884.00347

Determination of exact sample sizes in the Bayesian estimation of the difference of two proportions

2003· article· en· W1994156022 sur OpenAlexafffund
T. Pham‐Gia, N. Turkkan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Statistical Society Series D (The Statistician) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Statistical Methods and Models
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundIndiana University BloomingtonUniversité de Moncton
Mots-clésStatisticsMathematicsContext (archaeology)Sample size determinationBayesian probabilityBayes' theoremSample (material)Bayes estimatorHypergeometric distributionCredible interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary. Using generalized hypergeometric functions in several variables in a Bayesian context, we compute the exact minimum double-sample size (n1, n2) required in the Bernoulli sampling of two independent populations, so that the expected length (or the maximum length) of the highest posterior density credible interval of P=P1 − P2 is less than a preset quantity, where P1 and P2 are two independent proportions. This precise and computer-intensive approach permits the treatment of this Bayesian sample size determination problem under very general hypotheses and also provides a relationship between the minimal values of n1 and n2. Similar results are derived in an applied Bayesian decision theory context, with a quadratic loss function, and the criteria used are now the posterior risk, the Bayes risk and the expected value of sample information.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,210
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,210
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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