Bayesian analysis of a 2×2 contingency table with dependent proportions and exact sample size
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
Abstract In the analysis of a 2×2 contingency table with dependent proportions, several measures used are based on the two conditional probabilities, π1| 1 and π1| 2, and the marginal probabilities, π1+ and π+1, such as the relative risk , the marginal difference π d =π1+−π+1, the marginal ratio θ=π1+/π+1, and the odds ratio ψ=(π1 | 1/π2 | 1)/(π1 | 2/π2 | 2). In this article, we first establish the exact expressions of the distributions of π d , θ, ρ, and ψ, expressed either as multiple integrals or as closed form formulas, in a Bayesian estimation context, with a Dirichlet prior. Using these expressions, we then compute the exact sample sizes required so that the average lengths of the highest posterior density intervals of these measures, or of their maxima, are less than preset quantities. Other criteria commonly used in Bayesian statistics and Bayesian decision theory are also be considered. Keywords: Bayesian approachDifference of proportionsRisk ratioOdds ratioHighest posterior densitySample size2×2 tableNormal approximation Acknowledgements Research was partially supported by NSERC grant A9249 (Canada). The authors wish to thank J. Martin for providing very effective computation support. The authors have also benefited from various comments made by two referees on a previous version of this article.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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