Sequential Markov Chain Monte Carlo (MCMC) model discrimination
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
Abstract In this paper a new approach to model discrimination is presented that takes advantage of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. It combines an experimental criterion first proposed by Roth (Roth, Design of Experiments for Discrimination Among rival Models, PhD, Thesis, Princeton University, New Jersey, USA, 1965) with an adaptation of a model selection method described by Chib and Jeliazkov [Chib and Jeliazkov, Stat. Neerl. 59, 30–44 (2005)], which uses an Acceptance–Rejection Metropolis–Hastings algorithm to evaluate the model marginal likelihood thus enabling the calculation of model posterior probabilities. It does so without requiring any linearisation of nonlinear models. In designing model discrimination experiments using the Roth criterion, MCMC methods are again used to find the mean of the predicted values by integrating over the entire parameter probability density function. The method is illustrated using the well‐known chemical reaction kinetics example first discussed by Box and Hill [Box and Hill, Technometrics 9, 57–71 (1967)]. The results indicate that the method is very successful in identifying the correct model. Higher error levels and more complex kinetics require on average more model discrimination experiments. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering
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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 | 0,000 |
| 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