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Enregistrement W2099823040 · doi:10.1111/gean.12044

Testing for Spatial Independence Using Similarity Relations

2014· article· en· W2099823040 sur OpenAlexaff
Steven Farber, Manuel Ruiz Marín, Antonio Páez

Notice bibliographique

RevueGeographical Analysis · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundNational Institute for Transportation and CommunitiesNational Science Foundation
Mots-clésNonparametric statisticsSimilarity (geometry)Independence (probability theory)Permutation (music)A priori and a posterioriParametric statisticsConstruct (python library)MathematicsSimple (philosophy)Statistical hypothesis testingNonlinear systemComputer scienceEconometricsStatisticsArtificial intelligenceImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we construct new, simple, and nonparametric tests for spatial independence using symbolic analysis. An important aspect is that the tests are free of a priori assumptions about the functional form of dependence, making them especially suitable in situations where the dependence is nonlinear. We define the concept of a similarity relation, which is used to keep track of similarity between neighboring observations. This similarity count is used to construct new statistical tests based on both random permutation simulations and derived asymptotic distributions. We include a Monte Carlo study to better illustrate the properties and the behavior of the new tests under several synthetically generated processes. Apart from being competitive compared with other nonparametric and parametric tests, results underline the outstanding power of the new tests for nonlinear‐dependent spatial processes.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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