Bayesian Estimation with Flexible Prior for the Covariance Structure of Linear Mixed Effects Models
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
Linear mixed effects models arise quite naturally in a number of settings. Two of the more prominent uses are in experimental designs and multilevel models. Furthermore, Bayesian analysis has also been utilized with respect to such models. Here we will consider such an approach with emphasis placed on estimation of the covariance matrix for the random effects. With respect to the covariance structure, however, we depart from the traditional Bayesian prior usage of the Inverse Wishart distribution. The rationale for such a departure is that this distribution is somewhat constraining. Instead, we employ a multivariate Normal approximation procedure for the likelihood of the matrix logarithm of the random effects covariance matrix. Such an approximation allows us to use a multivariate Normal prior for the logarithm of the random effects covariance matrix and still maintain the tractability of conjugacy, at least in an approximate sense. All posterior moments are calculated via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques. The Metropolis--Hastings accept reject algorithm is utilized to appropriately account for the approximation procedures. As a particular application we consider a multilevel model where student grade point average relate to a number of standardized test scores.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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