MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2770630167 · doi:10.5539/ijsp.v7n1p72

Parametric and Semiparametric Estimations of Bivariate Truncated Type I Generalized Logistic Models driven from Copulas

2017· article· en· W2770630167 sur OpenAlexvenueno aff
Lamya A. Baharith

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics and Probability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsAkaike information criterionCopula (linguistics)Bivariate analysisStatisticsParametric statisticsEstimatorSemiparametric modelWeibull distributionSemiparametric regressionLikelihood functionEconometricsApplied mathematicsEstimation theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Truncated type I generalized logistic distribution has been used in a variety of applications. In this article, a new bivariate truncated type I generalized logistic (BTTGL) distributional models driven from three different copula functions are introduced. A study of some properties is illustrated. Parametric and semiparametric methods are used to estimate the parameters of the BTTGL models. Maximum likelihood and inference function for margin estimates of the BTTGL parameters are compared with semiparametric estimates using real data set. Further, a comparison between BTTGL, bivariate generalized exponential and bivariate exponentiated Weibull models is conducted using Akaike information criterion and the maximized log-likelihood. Extensive Monte Carlo simulation study is carried out for different values of the parameters and different sample sizes to compare the performance of parametric and semiparametric estimators based on relative mean square error.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,009
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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Statistics and ProbabilityMême sujetStatistical Distribution Estimation and ApplicationsTravaux en français237 207