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Enregistrement W2996157724 · doi:10.1002/sta4.257

A note on cyclic shift permutation testing for large eigenvalues

2019· article· en· W2996157724 sur OpenAlexfundno aff
Yi‐Hui Zhou

Notice bibliographique

RevueStat · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueRandom Matrices and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Foundation on Fetal Alcohol Research
Mots-clésEigenvalues and eigenvectorsPermutation (music)Dimension (graph theory)Null hypothesisNull (SQL)Variation (astronomy)Statistical hypothesis testingMathematicsMatrix (chemical analysis)Variety (cybernetics)CombinatoricsStatisticsComputer sciencePhysicsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent publications have described the problem of testing for the “significance” of large sample (empirical) matrix eigenvalues in the presence of modest variation of underlying true eigenvalues. This modest variation often can be ascribed to endemic dependence in one matrix dimension (e.g., rows), whereas the null hypothesis concerns the other dimension (columns). The need for such testing frequently arises in genomics, time‐series analysis, and a variety of other fields. However, the tools available for testing are underdeveloped, with statistical properties that may be sensitive to the true eigenvalues. The purpose of this note is to point the reader to this emerging literature and to suggest that the tool of cyclic shift permutation may be well‐suited to the problem.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,208
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,208
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,311 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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