Assessing a Binary Measurement System With Varying Misclassification Rates When a Gold Standard Is Available
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
In manufacturing, we often use a binary measurement system (BMS) for 100% inspection to protect customers from receiving nonconforming product. We can assess the performance of a BMS by estimating the consumer's and producer's risks, the two misclassification rates. Here, we consider assessment plans and their analysis when a gold standard system (GSS) is available for the assessment study but is too expensive for everyday use. We propose a random-effects model to allow for variation in the misclassification rates within the populations of conforming and nonconforming parts. One possibility, here denoted the standard plan, is to randomly sample n parts and measure them once with the GSS and r times with the inspection system. We provide a simple analysis and planning advice for standard plans. In practice, the misclassification rates are often low and the underlying process has high capability. This combination of conditions makes the assessment of the BMS challenging. We show that we need a very large number of measurements with the standard plan in order to get precise estimators of the average misclassification rates and the true process performance. We consider an alternate design, here denoted the conditional assessment plan, where we select random samples from the sets of previously passed and failed parts. The sampled parts are measured once with the GSS and r times with the inspection system. When we augment the data from the conditional plans with available baseline information on the overall pass rate, we show that we can precisely estimate the parameters of interest with many fewer measurements. In the online supplementary materials, we provide R code to find maximum likelihood estimates and corresponding approximate standard errors, and to find the asymptotic standard deviation of the estimators with a selected plan size and assumed parameter values for both the standard and the conditional sampling plans.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle