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Enregistrement W2063884065 · doi:10.1080/00207160701690425

Testing the number of components of the mixture of two inverse Weibull distributions

2008· article· en· W2063884065 sur OpenAlexfundno aff
Khalaf S. Sultan, Moshira A. Ismail, A. S. Al-Moisheer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computer Mathematics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Methods and Mixture Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésMathematicsWeibull distributionLikelihood-ratio testStatisticsMaximizationTest statisticStatisticApplied mathematicsInverseExpectation–maximization algorithmScore testMaximum likelihoodStatistical hypothesis testingMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we use the likelihood ratio test (LRT) for testing the number of components in a mixture of two inverse Weibull distributions (MTIWD). First, we formulate the null distribution of the likelihood ratio statistic. Next, we calculate the percentage points of the test statistic under two different stopping criteria. In addition, we compute the power of the proposed test under these two stopping criteria and show that global maximization of the likelihood is not necessary to obtain a good power of the LRT. Finally, we discuss two applications to illustrate whether a set of data arises from a single or a MTIWD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,196
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,196
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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