Computation of normalizing constants in geoacoustic Bayesian inference.
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers approaches to computing normalizing constants (Z) in Bayesian inference problems. Bayes’ theorem combines the likelihood function, model prior, and Z to form the posterior probability density (PPD). Z (also known as evidence) is difficult to compute for general problems and a common approach is to avoid its computation entirely by calculating an unnormalized estimate of the PPD which is sufficient for moment estimates. However, estimating the normalized PPD, including Z, allows for moment estimates as well as quantifying the likelihood of the model parametrization. This is commonly referred to as model selection and poses a natural way to quantifying the most appropriate model parametrization for a given data set (Bayesian razor). Several approaches for computing Z have been developed in the statistics community, some of which are applied here to the geoacoustic inference problem. Annealed importance sampling follows an annealing approach and computes weighted averages along cooling trajectories. Nested sampling uses a likelihood constraint to move from the prior mass to the posterior. Both methods also give parameter estimates which are compared to Metropolis–Hastings results. [Work supported by the Office of Naval Research.]
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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 | 0,016 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».