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Enregistrement W2305653947 · doi:10.1002/cjs.11282

Consistent two‐stage multiple change‐point detection in linear models

2016· article· en· W2305653947 sur OpenAlexaffvenueabout
Baisuo Jin, Yuehua Wu, Xiaoping Shi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Statistics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Inference
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStage (stratigraphy)Consistency (knowledge bases)Selection (genetic algorithm)Refining (metallurgy)Point (geometry)Change detectionComputer scienceMathematicsStatisticsAlgorithmApplied mathematicsMathematical optimizationArtificial intelligenceChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A two‐stage procedure for simultaneously detecting multiple change‐points in linear models is developed. In the cutting stage, the change‐point problem is converted into a model selection problem so that a modern model selection method can be applied. In the refining stage, the change‐points obtained in the cutting stage are finalized via a refining method. Under mild conditions, consistency of the number of change‐point estimates is established. The new procedure is fast and accurate, as shown in simulation studies. Its applicability in real situations is demonstrated via well‐log and ozone data.The Canadian Journal of Statistics44: 161–179; 2016 © 2016 Statistical Society of Canada

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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