Use of Hotelling's T^2: Outlier Diagnostics in Mixtures
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
Given Gaussian observation vectors $[\seqcl{\BY}{n}]$ having a common mean and dispersion matrix, a pervading issue is to identify shifted observations of type $\{\BYi\!\to\!\BYi\!+\!\bdeli\}.$ Conventional usage enjoins Hotelling's $\Tisq$ diagnostics, derived and applied under the mutual independence of $[\seqcl{\BY}{n}]$. Independence often fails, yet the need to identify outliers nonetheless persists. Accordingly, the present study reexamines $\Tisq$ under dependencies to include equicorrelations and more general matrices. Such dependencies are found in the analysis of calibrated vector measurements and elsewhere. In addition, mixtures of these distributions having star--shaped contours arise on occasion in practice. Nonetheless, the $\Tisq$ diagnostics are shown to remain exact in level and power for all such mixtures. Moreover, further matrix distributions, not necessarily having finite moments, are seen to generalize $n$--dimensional spherical symmetry to include non--Gaussian matrices of order $(n\!\times\!k)$ supporting $\Tisq.$ For these the use of $\Tisq$ remains exact in level. These findings serve to expand considerably the range of applicability of $\Tisq$ in practice, to include matrix Cauchy and other heavy tailed distributions intrinsic to econometric and other studies. Case studies serve to illuminate the methodology.
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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 | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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