Large Sample Approximations of Probabilities of Correct Evolutionary Tree Estimation and Biases of Maximum Likelihood Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Simulation studies have been the main way in which properties of maximum likelihood estimation of evolutionary trees from aligned sequence data have been studied. Because trees are unusual parameters and because fitting is computationally intensive, such studies have a heavy computational cost. We develop an asymptotic framework that can be used to obtain probabilities of correct topological reconstruction and study other properties of likelihood methods when a single split is poorly resolved. Simulations suggest that while approximations to log likelihood differences are better for less well-resolved topologies, approximations to probabilities of correct reconstruction are generally good. We used the approximations to investigate biases in estimation and found that maximum likelihood estimation has a long-branch-repels bias. This differs from the long-branch-attracts bias often reported in the literature because it is a different form of bias. For maximum likelihood estimation, usually long-branch-attracts bias results arise in the presence of model misspecification and are a form of statistical inconsistency where the estimated tree converges upon an incorrect tree with long edges together. Here, by bias we mean a tendency to favour a particular topology when data are generated from a four-taxon star tree. While we find a tendency to favour the tree with long branches apart, with more extreme long edges, a strong small sequence-length long-branch-attracts bias overwhelms the long-branch-repels bias. The long-branch-repels bias generalizes to five and six taxa in the sense that subtrees containing taxa that are all distant from the poorly resolved split repel each other.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,337 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».