MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2474582416 · doi:10.6000/1929-6029.2016.05.02.4

Confidence Intervals for the Population Correlation Coefficient

2016· article· en· W2474582416 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics in Medical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Statistical Methods and Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfidence intervalStatisticsCorrelation coefficientBivariate analysisMathematicsPopulationCDF-based nonparametric confidence intervalCorrelationRobust confidence intervalsMonte Carlo methodFisher transformationPearson product-moment correlation coefficientCoverage probabilityRange (aeronautics)Standard deviationDemographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computing a confidence interval for a population correlation coefficient is very important for researchers as it gives an estimated range of values which is likely to include an unknown population correlation coefficient. This paper studied some confidence intervals for estimating the population correlation coefficient ρ by means of a Monte Carlo simulation study. Data are randomly generated from several bivariate distributions with a various values of sample sizes. Assessment measures such as coverage probability, mean width and standard deviation of the width are selected for performances evaluation. Two real life data are analyzed to demonstrate the application of the proposed confidence intervals. Based on our findings, some good confidence intervals for a population correlation coefficient are suggested for practitioners and applied researchers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,273
Tête enseignante GPT0,591
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