Bayesian Extended Redundancy Analysis: A Bayesian Approach to Component-based Regression with Dimension Reduction
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
Extended redundancy analysis (ERA) combines linear regression with dimension reduction to explore the directional relationships between multiple sets of predictors and outcome variables in a parsimonious manner. It aims to extract a component from each set of predictors in such a way that it accounts for the maximum variance of outcome variables. In this article, we extend ERA into the Bayesian framework, called Bayesian ERA (BERA). The advantages of BERA are threefold. First, BERA enables to make statistical inferences based on samples drawn from the joint posterior distribution of parameters obtained from a Markov chain Monte Carlo algorithm. As such, it does not necessitate any resampling method, which is on the other hand required for (frequentist's) ordinary ERA to test the statistical significance of parameter estimates. Second, it formally incorporates relevant information obtained from previous research into analyses by specifying informative power prior distributions. Third, BERA handles missing data by implementing multiple imputation using a Markov Chain Monte Carlo algorithm, avoiding the potential bias of parameter estimates due to missing data. We assess the performance of BERA through simulation studies and apply BERA to real data regarding academic achievement.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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