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GEE Analysis of negatively correlated binary responses: a caution

2000· article· en· W2087047720 sur OpenAlexaff
James A. Hanley, Abdissa Negassa, Michael D. deB. Edwardes

Notice bibliographique

RevueStatistics in Medicine · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésGeneralized estimating equationBounding overwatchBinary numberIndependence (probability theory)StatisticsCorrelationBinary dataGeeMathematicsBinomial (polynomial)Negative binomial distributionApplied mathematicsEconometricsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The method of generalized estimating equations has become almost standard for analysing longitudinal and other correlated response data. However, we have found that if binary responses have less than binomial variation over clusters, and are modelled using exchangeable correlations, prevailing software implementations may give unreliable results. Bounding the negative correlation away from its theoretical minimum may not always be a satisfactory solution. In such instances, using the independence working correlation structure and robust SEs is a more trustworthy alternative.

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)0,224
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,505
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2240,505
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0090,005
Intégrité de la recherche0,0040,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,358 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations26
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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