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Enregistrement W2149836749 · doi:10.1080/03610910801943735

The Fisher Transform of the Pearson Product Moment Correlation Coefficient and Its Square: Cumulants, Moments, and Applications

2008· article· en· W2149836749 sur OpenAlexaff
Rachel T. Fouladi, James H. Steiger

Notice bibliographique

RevueCommunications in Statistics - Simulation and Computation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Statistical Methods and Models
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsPearson product-moment correlation coefficientFisher transformationStatisticsCumulantCorrelation coefficientContext (archaeology)Null hypothesisMoment (physics)Monte Carlo methodStatistical hypothesis testingPearson's chi-squared testTest statisticPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper extends results on the distribution of the Fisher transform of the correlation coefficient (Fisher, 1921 Fisher , R. A. ( 1921 ). On the “probable error” of a coefficient of correlation deduced from a small sample . Metron 1 : 1 – 32 . [Google Scholar]). Approaches to obtain exact moments of the Fisher transform for both null and non-null correlations are presented. We extend the classic series expansion formulae of Hotelling (1953 Hotelling , H. ( 1953 ). New light on the correlation coefficient and its transforms . Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B 15 : 192 – 232 . [Google Scholar]) for the moments of the Fisher transform. These results are considered in the context of quadratic functions of the Fisher transform. Some applications of these results are discussed in the context of correlational hypothesis tests and confidence intervals, and a Monte Carlo experiment is used to demonstrate how application of these results impact the small sample performance of select tests on correlations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,254 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations20
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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