An analysis and comparison of estimation methods for self-referencing equations
Notice bibliographique
Résumé
Self-referencing equations (SREs) play an important role in modeling stand and individual-tree growth and yield. Over the decades, forest modelers have applied ordinary least-squares (OLS) or generalized least-squares to fit SREs (namely, the SRE method). In this article, we discuss the statistical properties of the SRE method via theoretical and empirical analyses. The SRE method has its disadvantages: (i) the parameter estimates are not the OLS estimates; (ii) the standard errors of the parameters are underestimated; (iii) the model mean squared error is overestimated; and (iv) the model random errors are always correlated and have heterogeneous variances. Thus, statistical inferences based on these model statistics may not be valid. In addition, there is no simple way to overcome these problems, because they arise from the data structures used for model fitting. This study demonstrates that the disadvantages of the SRE method can be circumvented by fitting the corresponding base model, rather than the transformed model, using two alternative methods: dummy variable regression (DVR method) and mixed effect models (MIX method). The DVR and MIX methods can efficiently account for serial autocorrelation and variance heterogeneity and, thus, produce valid model statistics for hypothesis testing and confidence intervals.
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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 | 0,075 | 0,251 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».