Notice bibliographique
Résumé
Discrete data often exhibit variation greater or smaller than predicted by a simple model. Negative binomial distribution and beta-binomial distribution are popular and widely used to accommodate the extra-Poisson and extra-binomial variations respectively in analyzing discrete data. Weibull distribution is one of the most popular distributions in survival data analysis. Often both discrete and survival data appear in groups and it may be of interest to compare certain characteristics of two groups of such data. The purpose of this dissertation is to deal with Behrens-Fisher analogs for data that follow negative binomial, beta-binomial and Weibull distributions. We first develop six test procedures, namely, LR, LR ( bc ), T 2 , T 2 ( bc ), T 1 and T N , for testing the equality of two negative binomial means assuming unequal dispersion parameters. A simulation study is conducted to compare the performance of the test procedures. Two sets of data are analyzed. For small to moderate sample sizes, the statistic T 1 shows best overall performance. For large sample sizes, all six statistics perform well and are found similar in terms of maintaining size and power. We, then, develop eight test procedures, namely, LR, C ml , C kmm , C qb , C qs , C eq , C rs and C ars , for testing the equality of proportions in two beta-binomial distributions where the dispersion parameters are assumed unknown and unequal. These test procedures are compared through simulation studies and data analysis. The LR test is observed to maintain the nominal level reasonably well accompanied with the best power performance. The next best is the performance of the statistic C eq in terms of nominal level and power. Last but not least, we develop four test procedures, namely, LR, C ml , C cr and C tg , for testing the equality of scale parameters of two Weibull distributions where the shape parameters are unequal and compare these statistics through simulation studies and data analysis. For small sample sizes, the statistics LR and C ml hold nominal level most effectively. The statistic C cr shows highest power although its level is also higher (liberal). For moderate and large sample sizes the overall performance of the statistic LR is found to be superior to others.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».