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Enregistrement W2890589983 · doi:10.1111/jtsa.12441

Negative Binomial Autoregressive Process with Stochastic Intensity

2018· article· en· W2890589983 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Time Series Analysis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoregressive modelMathematicsUnivariateBivariate analysisSETARNegative binomial distributionEconometricsStatisticsEstimatorSTAR modelWishart distributionApplied mathematicsAutoregressive integrated moving averageMultivariate statisticsTime seriesPoisson distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce negative binomial‐60 autoregressive (NBAR) processes with stochastic intensity for (univariate and bivariate) count processes. The univariate NBAR process is defined jointly with an underlying intensity process, which is autoregressive gamma. The resulting count process is Markov, with negative binomial conditional and marginal distributions. The process is then extended to the bivariate case with a Wishart autoregressive matrix intensity process. The NBAR processes are compound autoregressive, which allows for simple stationarity condition and quasi‐closed form nonlinear forecasting formulae at any horizon, as well as a computationally tractable generalized method of moment estimator. The model is applied to a pairwise analysis of weekly occurrence counts of a contagious disease between the greater Paris region and other French regions.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · 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