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Enregistrement W2573013575 · doi:10.1080/01621459.2017.1281813

Equivalence of Regression Curves

2017· article· en· W2573013575 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Statistical Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Statistical Methods and Models
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsEstimatorNominal levelSample size determinationEquivalence (formal languages)CovariateNull hypothesisStatisticsApplied mathematicsParametric statisticsInferenceStatistical hypothesis testingConfidence intervalDiscrete mathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the problem whether the difference between two parametric models m1, m2 describing the relation between a response variable and several covariates in two different groups is practically irrelevant, such that inference can be performed on the basis of the pooled sample. Statistical methodology is developed to test the hypotheses H0: d(m1, m2) ⩾ ϵ versus H1: d(m1, m2) < ϵ to demonstrate equivalence between the two regression curves m1, m2 for a prespecified threshold ϵ, where d denotes a distance measuring the distance between m1 and m2. Our approach is based on the asymptotic properties of a suitable estimator d(m^1,m^2) of this distance. To improve the approximation of the nominal level for small sample sizes, a bootstrap test is developed, which addresses the specific form of the interval hypotheses. In particular, data have to be generated under the null hypothesis, which implicitly defines a manifold for the parameter vector. The results are illustrated by means of a simulation study and a data example. It is demonstrated that the new methods substantially improve currently available approaches with respect to power and approximation of the nominal level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,040
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,374 · 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