Notice bibliographique
Résumé
Statistical Computing, An Introduction to Data Analysis Using S-Plus. Michael J. Crawley. Chichester, UK: Wiley UK, 2002 (reprinted, with corrections, March 2003), 772 pp., $85.00, hardcover. ISBN 0-471-56040-5. The Statistical Evaluation of Medical Tests for Classification and Prediction. Margaret S. Pepe. New York: Oxford University Press, 2003, 320 pp., $115.00, hardcover. ISBN 0-19-850984-7. Introductory Biostatistics. Chap T. Le. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, A John Wiley & Sons Publication, 2003, 572 pp., $94.95, hardcover. ISBN 0-471-41816-1. You always need to know ten times as much as you use —Quoted by E.A. Murphy in Biostatistics in Medicine (1982) Teaching data analysis is not easy, and the time, allowed is always far from sufficient —J.W. Tukey (1962) As junior medical students in Glasgow in the 1950s, we learned statistics from a poor lecturer and an excellent book (M.J. Moroney, Facts from Figures , Penguin, 1951). Unfortunately this was before the availability of calculators, and therefore, no effort was made to use these techniques to examine the results we were currently producing in the practical classes of physiology and biochemistry. We therefore benefited little from that early exposure except to remember the t -distribution because of its association with beer. I thought of Moroney’s book when I opened Crawley’s Statistical Computing . Both volumes are written in lively style; are lucid, comprehensive, and rigorous; and are illuminated throughout with flashes of dry humor. Crawley is a distinguished ecologist and a member of the Department of Biological Sciences at Imperial College in London, England, and has been involved in the teaching and research applications of statistical techniques for many years. One difference between Facts from Figures and Statistical Computing is now the ready availability of the computer, which allows a reader of the latter text to examine data and assess their statistical significance while using the …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».