Bayesian Simultaneous Intervals for Small Areas: An Application to Variation in Maps
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
Bayesian inference about small areas is of considerable current interest, and simultaneous intervals for the parameters for the areas are needed because these parameters are correlated. This is not usually pursued because with many areas the problem becomes difficult. We describe a method for finding simultaneous credible intervals for a relatively large number of parameters, each corresponding to a single area. Our method is model based, it uses a hierarchical Bayesian model, and it starts with either the $100(1-\alpha)$\% (e.g., $\alpha=.05$ for 95\%) credible interval or highest posterior density (HPD) interval for each area. As in the construction of the HPD interval, our method is the result of the solution of two simultaneous equations, an equation that accounts for the probability content, $100(1-\alpha)$\% of all the intervals combined, and an equation that contains an optimality condition like the ``equal ordinates'' condition in the HPD interval. We compare our method with one based on a nonparametric method, which as expected under a parametric model, does not perform as well as ours, but is a good competitor. We illustrate our method and compare it with the nonparametric method using an example on disease mapping which utilizes a standard Poisson regression model.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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 découle