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Enregistrement W2090976423 · doi:10.1080/01966324.2005.10737650

On Approximating the Distribution of the Durbin-Watson Statistic from its Moments Obtained Recursively

2005· article· en· W2090976423 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Mathematical and Management Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical and numerical algorithms
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsApplied mathematicsStatisticTest statisticCovarianceCovariance matrixQuadratic equationNull distributionDistribution (mathematics)Moment (physics)StatisticsMathematical analysisStatistical hypothesis testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SYNOPTIC ABSTRACTA recursive relationship for determining the moments of a quadratic form in normal variables as well as an explicit formula for approximating a continuous density function defined on a compact support from its moments are derived in this paper. Each of these results have, on their own, a plethora of applications as quadratic forms are ubiquitous in Statistics and the moments of most test statistics that are confined to closed intervals can be readily evaluated; they are combined herewith to produce an approximation to the null distribution of the Durbin-Watson statistic, which for all intents and purposes, can be viewed as exact. The proposed approach takes into account the observation matrix of explanatory variables associated with the assumed regression model, and more accuracy can always be gained by making use of additional moments. Furthermore, the Durbin-Watson statistic is shown to be invariant in the class of spherically distributed error vectors, and an integral formula is derived for evaluating its moments under the assumption that the error vector has a general covariance structure. A numerical example illustrates the proposed methodology.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · 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