Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the world of statistical programming. This book will contain a lot of specific advice about the hows and whys of the subject. We start in this chapter by giving you an idea of what statistical programming is all about. We will also tell you what to expect as you proceed through the rest of the book. The chapter will finish with some instructions about how to download and install R, the software package and language on which we base our programming examples. What is statistical programming? Computer programming involves controlling computers, telling them what calculations to do, what to display, etc. Statistical programming is harder to define. One definition might be that it's the kind of computer programming statisticians do – but statisticians do all sorts of programming. Another would be that it's the kind of programming one does when one is doing statistics – but again, statistics involves a wide variety of computing tasks. For example, statisticians are concerned with collecting and analyzing data, and some statisticians would be involved in setting up connections between computers and laboratory instruments – but we would not call that statistical programming. Statisticians often oversee data entry from questionnaires, and may set up programs to aid in detecting data entry errors. That is statistical programming, but it is quite specialized, and beyond the scope of this book.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,307 | 0,279 |
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 ».