Nonparametric Methods for Modeling Nonlinearity in Regression Analysis
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
The linear model and related generalized linear model (GLM) are important tools for sociologists. If the relationships between y (or in the case of the GLM, the linear predictor η) and the xs are linear, these methods provide elegant summaries of the data. However, these methods fail to adequately model underlying relationships if they are characterized by complex nonlinear patterns. In such cases, nonparametric regression, which allows the functional form between y and x to be determined by the data themselves, is more suitable. There are many types of nonparametric simple regression. I focus on locally weighted scatterplot smoothing (lowess or loess) and smoothing splines because they are the most widely used. I also describe additive and generalized additive models (GAM), which allow modeling of categorical dependent variables, and I explain how these methods can handle both parametric and nonparametric (i.e., lowess and smoothing splines) effects for many predictors. Finally, I briefly introduce the more recent development of the vector generalized additive model (VGAM), which further extends the GAM to handle multivariate dependent variables, and the generalized additive mixed model (GAMM), which allows specification of smooth functions within the mixed model framework.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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