NONNORMAL REGRESSION. II. SYMMETRIC DISTRIBUTIONS
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
Salient features of a family of short-tailed symmetric distributions, introduced recently by Tiku and Vaughan [1] Tiku, M. L. and Vaughan, D. C. 1999. “A family of short-tailed symmetric distributions”. In Technical Report Canada: McMaster University. [Google Scholar], are enunciated. Assuming the error distribution to be one of this family, the methodology of modified likelihood is used to derive MML estimators of parameters in a linear regression model. The estimators are shown to be efficient, and robust to inliers. This paper is essentially the first to achieve robustness to inliers. The methodology is extended to long-tailed symmetric distributions and the resulting estimators are shown to be efficient, and robust to outliers. This paper should be read in conjunction with Islam et al. [2] Islam, Q., Tiku, M. L. and Yildirim, F. 2001. Nonnormal regression, Part I: Skew distributions. Commun. Stat.—Theory Meth., to appear[Taylor & Francis Online] , [Google Scholar]who develop modified likelihood methodology for skew distributions in the context of linear regression.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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