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Enregistrement W2567315873 · doi:10.5539/ijsp.v6n1p71

Extreme Value Theory: a New Characterization of the Distribution Function for the Mixed Method

2016· article· en· W2567315873 sur OpenAlexvenueno aff
Kané Ladji, Diawara Daouda, Moumouni Diallo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics and Probability · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Risk and Volatility Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsConditional probability distributionIndependent and identically distributed random variablesApplied mathematicsRandom variableRatio distributionDistribution (mathematics)Extreme value theoryExtreme pointGeneralized extreme value distributionGeneralized Pareto distributionEmpirical distribution functionLog-Cauchy distributionCombinatoricsStatisticsInverse-chi-squared distributionProbability distributionAsymptotic distributionMathematical analysisDistribution fitting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consider the sample X1, X2, ..., XN of N independent and identically distributed (iid) random variables with common cumulative distribution function (cdf)F, and let Fu be their conditional excess distribution function F. We define the ordered sample by . Pickands (1975), Balkema and de Haan (1974) posed that for a large class of underlying distribution functions F , and large u ,Fu is well approximated by the Generalized Pareto Distribution.The mixed method is a method for determining thresholds. This method consists in minimizing the variance of a convex combination of other thresholds.The objective of the mixed method is to determine by which probability distribution one can approach this conditional distribution. In this article, we propose a theorem which specifies the conditional distribution of excesses when the deterministic threshold tends to the end point.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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