Student's<i>z</i>,<i>t</i>, and<i>s</i>
Notice bibliographique
Résumé
The year 2008 marks the 100th anniversary of the publication of The Probable Error of a Mean by William Sealy Gosset, nom de plume “Student.” Gosset's work and his relationships with the leading statisticians of his day have been considered by several authorities. Despite the extensive documentation, and the seminal nature of the work, modern-day statistics textbooks give him, and this 1908 article, short shrift. Thus, few of today's students—or their teachers—are aware of the “z” statistic whose sampling distribution he actually derived, the mathematical derivation, his simulations to check his work, the material used in the simulations, the table he produced, the “one-line” missing proof supplied by the 22-year-old Fisher (still a student himself) or the subsequent switch, in collaboration with Fisher, from the z to the t statistic. We remind readers of these aspects, and rework his calculations using 21st century computing power. We hope that the next generation of statisticians come to know more about the man and his work than simply that “he worked for the Guinness brewery,” and appreciate that not all statistical distributions are derived in a single pass. Research students would do well to use his 1908 article as a model when writing their first statistical article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,014 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».