Goodness-of-fit tests based on sup-functionals of weighted empirical processes
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
В настоящей работе рассматривается класс тестовых статистик для проверки гипотезы согласия, основанных на $\mathrm{sup}$-нормах взвешенных эмпирических процессов. В качестве весовых функций используется верхний класс функций Эрдeша-Феллера-Колмогорова-Петровского для броуновского моста. На основании результата М. Чeргe, Ш. Чeргe, Хорвата и Мейсона о сходимости по распределению взвешенных эмпирических процессов данного типа выводятся предельные распределения изучаемых статистик при нулевой гипотезе и предлагается алгоритм для табулирования квантилей полученных распределений. В работе также вводится семейство непараметрических доверительных полос для оценивания истинной функции распределения. Полученные результаты, включая новый результат о сходимости по распределению статистики «высокого критицизма» Донохоу и Джина, свидетельствуют о преимуществах предложенного нами типа взвешивания с использованием верхнего класса функций для броуновского моста по сравнению с регулярно меняющимися весовыми функциями, нередко рассматриваемыми в данном контексте. Кроме того, показывается, что в различных задачах проверки гипотезы о наличии разреженной неоднородной смеси распределений, которые описываются с помощью критического радиуса, установленного Ингстером, изучаемые тестовые статистики ведут себя оптимально адаптивно по отношению к параметрам смеси.
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 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 | 0,002 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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