Bayesian inference: an approach to statistical inference
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 The original Bayes used an analogy involving an invariant prior and a statistical model and argued that the resulting combination of prior with likelihood provided a probability description of an unknown parameter value in an application; the combination in particular contexts with invariance can currently be called a confidence distribution and is subject to some restrictions when used to construct confidence intervals and regions. The procedure of using a prior with likelihood has now, however, been widely generalized with invariance being extended to less restrictive criteria such as non‐informative, reference, and more. Other generalizations are to allow the prior to represent various forms of background information that is available or elicited from those familiar with the statistical context; these can reasonably be called subjective priors. Still further generalizations address an anomaly where marginalization with a vector parameter gives results that contradict the term probability; these are Dawid, Stone, Zidek marginalization paradoxes; various priors for this are called targeted priors. A special case where the prior describes a random source for the parameter value is however just probability analysis but is frequently treated as a Bayes procedure. We survey the argument in support of probability characteristics and outline various generalizations of the original Bayes proposal. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Inc. This article is categorized under: Statistical and Graphical Methods of Data Analysis > Bayesian Methods and Theory
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle