MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2997467753 · doi:10.33187/jmsm.570880

Bayesian Analysis of the Discrete Two-Parameter Bathtub Hazard Distribution

2019· article· en· W2997467753 sur OpenAlexaff
Ammar M. Sarhan

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematical Sciences and Modelling · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Distribution Estimation and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperparameterBayesian probabilityJoint probability distributionMathematicsStatisticsPosterior probabilityMaximum a posteriori estimationBayes' theoremBayesian inferenceBayesian linear regressionApplied mathematicsBathtubComputer scienceAlgorithmMaximum likelihood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new discrete two-parameter bathtub hazard distribution is proposed by Sarhan \cite{Sarhan-2017}. This paper uses Bayes method to estimate the two unknown parameters and the reliability measures of this distribution. The joint posterior distribution of the model parameters cannot be obtained in a convenient form. Therefore, numerical techniques are needed. We apply four Bayesian numerical methods to get random draws from the joint posterior distribution to be used to estimate the model parameters and its reliability measures without deriving the actual joint posterior distribution. It is assumed here that the two model parameters are priori independent random variables with beta and gamma distributions. Two scenarios for the hyperparameters are applied to compare their contributions on the Bayesian inferences. Two real data sets are re-analyzed using the Bayesian techniques applied here. A simulation study is performed to investigate the properties of the methods applied.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mathematical Sciences and ModellingMême sujetStatistical Distribution Estimation and ApplicationsTravaux en français237 207