Model complexity and information in the data: Could it be a house built on sand?
Notice bibliographique
Résumé
Heisey et al. (2010), in an interesting paper, try to address a very difficult problem of analyzing spatially referenced, age specific prevalence data.The general goal of the analysis is to understand how force of infection changes as a function of age, time, and space.To further complicate matters, all the data considered in the paper are censored observations.Binary data are notoriously difficult to analyze, especially when latent processes are involved and prevalence is very low.Frankly, I was surprised by the complexity of the models they consider and the limited amount of information available to fit these models.I would like to congratulate them for trying to address such a difficult problem and in the process bringing to the attention of the ecologists some important statistical models in survival analysis.How does one generally deal with the conflicting issues of lack of information and desire to conduct inference about complex underlying processes?The standard approach is to compensate for lack of information by adding assumptions.This is done routinely in most statistical analyses by assuming a parametric model.For example, one can conduct inference in ANOVA without assuming any specific relationship between the treatment means if replicate observations are available at each treatment level.If such replicate data are not available, instead of giving up, we assume that there is a linear (or, some parametric) relationship between the covariates and the response, the regression approach.This is a smoothing assumption.Similarly, in one of the fundamental papers on statistical inference in the presence of nuisance parameters, Kiefer and Wolfowitz (1956) showed that simply assuming that the nuisance parameters arise from a distribution is enough of a smoothing assumption to estimate not only the parameters of interest but also the distribution function from which nuisance parameters are assumed to have arisen.Heisey et al. (2010) try to get away with the limited information available in the prevalence data, where all observations Ecology, Vol.91, No.
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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 | 0,013 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».