Three enigmatic examples and inference from likelihood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Statistics has many inference procedures for examining a model with data to obtain information concerning the value of a parameter of interest. If these give different results for the same model and data, one can reasonably want a satisfactory explanation. Over the last eighty years, three very simple examples have appeared intermittently in the literature, often with contradictory or misleading results; these enigmatic examples come from Cox, Behrens, and Box & Cox. The procedures in some generality begin with an observed likelihood function, which is known to provide just first order accuracy unless there is additional information that calibrates the parameter. In particular, default Bayes analysis seeks such calibration in the form of a model‐based prior; such a prior with second order accuracy is examined for the Behrens problem, but none seems available for the Box and Cox problem. Alternatively, higher‐order likelihood theory obtains such information by examining likelihood at and near the data and achieves third order accuracy. We examine both Bayesian and frequentist procedures in the context of the three enigmatic examples; simulations support the indicated accuracies. The Canadian Journal of Statistics © 2009 Statistical Society of Canada
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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 | 0,027 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».