Estimating a Representative Value and Proportion of True Zeros for Censored Analytical Data with Applications to Contaminated Site Assessment
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates a maximum likelihood (ML)-based approach to derive representative ("best guess") contaminant concentrations from data with censored values (e.g., less than the detection limit). The method represents an advancement over existing techniques because it is capable of estimating the proportion of measurements that are true zeros and incorporating varying levels of censorship (e.g., sample specific detection limits, changes through time in method detection). The ability of the method to estimate the proportion of true zeros is validated using precipitation data. The stability and flexibility of the method are demonstrated with stochastic simulation, a sensitivity analysis, and unbiasedness analysis including varying numbers of significant digits. A key aspect of this paper is the application of the statistical analysis to real site rock core contaminant concentration data collected within a plume at two locations using high resolution depth-discrete sampling. Comparison of the representative values for concentrations at each location along the plume center-line shows a larger number of true zeros and generally lower concentrations at the downgradient location according to the conceptual site model, leading to improved estimates of attenuation with distance and/or time and associated confidence; this is not achievable using deterministic methods. The practical relevance of the proposed method is that it provides an improved basis for evaluating change (spatial, temporal, or both) in environmental systems.
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».