An evaluation of diagnostic tests and their roles in validating forest biometric models
Notice bibliographique
Résumé
Model validation is an important part of model development. It is performed to increase the credibility and gain sufficient confidence about a model. This paper evaluated the usefulness of 10 statistical tests, five parametric and five nonparametric, in validating forest biometric models. The five parametric tests are the paired t test, the Χ 2 test, the separate t test, the simultaneous F test, and the novel test. The five nonparametric tests are the Brown-Mood test, the KolmogorovSmirnov test, the modified KolmogorovSmirnov test, the sign test, and the Wilcoxon signed-rank test. Nine benchmark data sets were selected to evaluate the behavior of these tests in model validation; three were collected from Alberta and six were published elsewhere. It was shown that the usefulness of statistical tests in model validation is very limited. None of the tests seems to be generic enough to work well across a wide range of models and data. Each model passed one or more tests, but not all of them. Because of this, caution should be exercised when choosing a statistical test or several tests together to try to validate a model. It is important to reduce and remove any potential personal bias in selecting a favorite test, which can influence the outcome of the results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».