Minimax robust designs for wavelet estimation of nonparametric regression models with autocorrelated errors
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.
Notice bibliographique
Résumé
We discuss the construction of designs for estimation of nonparametric regression models with autocorrelated errors when the mean response is to be approximated by a finite order linear combination of dilated and translated versions of the Daubechies wavelet bases with four vanishing moments. We assume that the parameters of the resulting model will be estimated by weighted least squares (WLS) or by generalized least squares (GLS). The bias induced by the unused components of the wavelet bases, in the linear approximation, then inflates the natural variation of the WLS and GLS estimates. We therefore construct our designs by minimizing the maximum value of the average mean squared error (AMSE). Such designs are said to be robust in the minimax sense. Our illustrative examples are constructed by using the simulated annealing algorithm to select an optimal [Formula: see text]-point design, which are integers, from a grid of possible values of the explanatory or design variable [Formula: see text]. We found that the integer-valued designs we constructed based on GLS estimation, have smaller minimum loss when compared to the designs for WLS or ordinary least squares (OLS) estimation, except when the correlation parameter [Formula: see text] approaches 1.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle