On the use of priors in goodness‐of‐fit tests
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
Abstract Priors are introduced into goodness‐of‐fit tests, both for unknown parameters in the tested distribution and on the alternative density. Neyman–Pearson theory leads to the test with the highest expected power. To make the test practical, we seek priors that make it likely a priori that the power will be larger than the level of the test but not too close to one. As a result, priors are sample size dependent. We explore this procedure in particular for priors that are defined via a Gaussian process approximation for the logarithm of the alternative density. In the case of testing for the uniform distribution, we show that the optimal test is of the U ‐statistic type and establish limiting distributions for the optimal test statistic, both under the null hypothesis and averaged over the alternative hypotheses. The optimal test statistic is shown to be of the Cramér–von Mises type for specific choices of the Gaussian process involved. The methodology when parameters in the tested distribution are unknown is discussed and illustrated in the case of testing for the von Mises distribution. The Canadian Journal of Statistics 47: 560–579; 2019 © 2019 Statistical Society of Canada
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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 | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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