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Enregistrement W2155802078 · doi:10.1623/hysj.49.1.21.53996

A comparison of the power of the <i>t</i> test, Mann-Kendall and bootstrap tests for trend detection / Une comparaison de la puissance des tests <i>t</i> de Student, de Mann-Kendall et du bootstrap pour la détection de tendance

2004· article· fr· W2155802078 sur OpenAlexaboutno aff
Sheng Yue, Paul Pilon

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatisticsMathematicsGumbel distributionSeries (stratigraphy)Weibull distributionType I and type II errorsExtreme value theoryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monte Carlo simulation is applied to compare the power of the statistical tests: the parametric t test, the non-parametric Mann-Kendall (MK), bootstrap-based slope (BS-slope), and bootstrap-based MK (BS-MK) tests to assess the significance of monotonic (linear and nonlinear) trends. Simulation results indicate that (a) the t test and the BS-slope test, which are slope-based tests, have the same power; (b) the MK and BS-based MK tests, which are rank-based tests, have the same power; (c) for normally-distributed data, the power of the slope-based tests is slightly higher than that of the rank-based tests; and (d) for non-normally distributed series such as time series with the Pearson type III (P3), Gumbel, extreme value type II (EV2), or Weibull distributions, the power of the rank-based tests is higher than that of the slope-based tests. The power of the tests is slightly sensitive to the shape of trend. Practical assessment of the significance of trends in the annual maximum daily flows of 30 Canadian pristine river basins demonstrates a similar tendency to that obtained in the simulation studies.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,164
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,164
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations424
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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