Synthetic data method to incorporate external information into a current study
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 We consider the situation where there is a known regression model that can be used to predict an outcome, Y , from a set of predictor variables X . A new variable B is expected to enhance the prediction of Y . A dataset of size n containing Y , X and B is available, and the challenge is to build an improved model for Y | X , B that uses both the available individual level data and some summary information obtained from the known model for Y | X . We propose a synthetic data approach, which consists of creating m additional synthetic data observations, and then analyzing the combined dataset of size n + m to estimate the parameters of the Y | X , B model. This combined dataset of size n + m now has missing values of B for m of the observations, and is analyzed using methods that can handle missing data (e.g., multiple imputation). We present simulation studies and illustrate the method using data from the Prostate Cancer Prevention Trial. Though the synthetic data method is applicable to a general regression context, to provide some justification, we show in two special cases that the asymptotic variances of the parameter estimates in the Y | X , B model are identical to those from an alternative constrained maximum likelihood estimation approach. This correspondence in special cases and the method's broad applicability makes it appealing for use across diverse scenarios. The Canadian Journal of Statistics 47: 580–603; 2019 © 2019 Statistical Society of Canada
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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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