MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2127943740 · doi:10.1186/2193-1801-3-386

A characterization of Chover-type law of iterated logarithm

2014· article· en· W2127943740 sur OpenAlexafffund
Deli Li, Pingyan Chen

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbability and Risk Models
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLaw of the iterated logarithmIterated logarithmIterated functionCharacterization (materials science)Type (biology)CombinatoricsLogarithmRandom variableSequence (biology)MathematicsDiscrete mathematicsPhysicsStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Let 0 < α ≤ 2 and - ∞ <β <∞. Let {X n ;n ≥ 1} be a sequence of independent copies of a real-valued random variable X and set S n = X 1+⋯+X n , n ≥ 1. We say X satisfies the (α,β)-Chover-type law of the iterated logarithm (and write X∈C T L I L(α,β)) if [Formula: see text] almost surely. This paper is devoted to a characterization of X ∈C T L I L(α,β). We obtain sets of necessary and sufficient conditions for X∈C T L I L(α,β) for the five cases: α = 2 and 0 < β <∞, α = 2 and β = 0, 1<α<2 and -∞<β<∞, α = 1 and -∞ <β <∞, and 0 < α <1 and -∞ <β <∞. As for the case where α = 2 and -∞ <β <0, it is shown that X∉C T L I L(2,β) for any real-valued random variable X. As a special case of our results, a simple and precise characterization of the classical Chover law of the iterated logarithm (i.e., X∈C T L I L(α,1/α)) is given; that is, X∈C T L I L(α,1/α) if and only if [Formula: see text] where [Formula: see text] whenever 1< α ≤ 2. MATHEMATICS SUBJECT CLASSIFICATION 2000: Primary: 60F15; Secondary: 60G50.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSpringerPlusMême sujetProbability and Risk ModelsTravaux en français237 207