Elección de los parámetros que intervienen en un modelo de regresión local
Notice bibliographique
Résumé
Esta memoria se enmarca dentro del campo de la regresion no parametrica, buscando como objetivo fundamental la estimacion de la funcion de regresion, El contexto que se ha asumido es de tipo univariante y bajo una situacion general de heterocedasticidad en el modelo de regresion. Entre todas las tecnicas de regresion no parametrica que se han desarrollado en este campo, noshemos centrado en la denominada regresion polinomial local, la cual ha cobrado un gran interes en los ultimos anos debido a su buen comportamiento y ventajas sobre otras que van quedando relegadas, como es la regresion por estimadores tipo nucleo,ya que presenta graves problemas de sesgo en la frontera. Y tomamos como problema central de esta tesis la eleccion del denominado ancho de banda o par metro de suavizamiento, que determina el buen comportamiento del estimador poninomial local de la funcion de regresion. El problema de la seleccion del ancho de banda ha sido ampliamente estudiado y ha originado una gran cantidad de literatura. Son muchos los procedimientos desarrollados para su seleccion, en distintos contextos y para las distintas tecnicas de regresion no parametrica. En esta memoria realizamos una clasificacion de todos ellos y recogemos algunos de los mas importantes desarrolladas recientemente para la regresion polinomial local. La metodologia bootstrap ha sido empleada por diversos autores, para la eleccion del parametro ancho de banda, en la estimacion no parametrica de densidades, obteniendo resultados bastante satisfactorios. Las generalizaciones a la regresion fueron inicialmente planteadas por Hall(1990), en casos sencillos, no obstante estas aproximaciones no resultan competitivas con otros selectores desarrollados en esta memora, y ademas no han sido generalizadas a los estimadores polinomiales locales, que ocupan nuestra atencion. En este trabajo se propone la metodologia bootstrap como via de seleccion de
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».