Conditional Two Level Mixture with Known Mixing Proportions: Applications to School and Student Level Overweight and Obesity Data from Birmingham, England
Notice bibliographique
Résumé
Two Level (TL) models allow the total variation in the outcome to be decomposed as level one and level two or ‘individual and group’ variance components. Two Level Mixture (TLM) models can be used to explore unobserved heterogeneity that represents different qualitative relationships in the outcome. In this paper, we extend the standard TL model by introducing constraints to guide the TLM algorithm towards a more appropriate data partitioning. Our constraints-based methods combine the mixing proportions estimated by parametric Expectation Maximization (EM) of the outcome and the random component from the TL model. This forms new two level mixing conditional (TLMc) approach by means of prior information. The new framework advantages are: 1. avoiding trial and error tactic used by TLM for choosing the best BIC (Bayesian Information Criterion), 2. permitting meaningful parameter estimates for distinct classes in the coefficient space and finally 3. allowing smaller residual variances. We show the benefit of our method using overweight and obesity from Body Mass Index (BMI) for students in year 6. We apply these methods on hierarchical BMI data to estimate student multiple deprivation and school Club effects.
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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 | 0,015 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».