Concordance Modeling With a Gold Standard for Variables From the Three-Parameter Gamma Distribution
Notice bibliographique
Résumé
A way to compare two or more measurements for the same random variable can be achieved by using a negligible error reference measurement, which is called the gold standard, obtained by consolidated measurement methods. This paper presents a new methodology for comparing measurements in the presence of a gold standard with random variables from the multivariate three-parameter (shape, scale, and location) gamma distribution. The errors between gold standard measures and approximate measures have a gamma difference distribution with the same three parameters of the gamma distribution. The concordance measurements were obtained by mean of a coefficient, which measures the degree of agreement as a ratio between the variances of the gold standard and the errors. The developed methodology is illustrated with climatic data which is divided into four ranges. The measurements analyzed are rainfall forecasts of the following four national centers: Canadian Meteorological Center (CMC), European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), National Centers for Environmental Prediction (NCEP), and Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC). The forecast range was 240 hours for the West mesoregion of Paraná – Brazil, and in the October 1–March 31 period of the 2010/2011 –2015/2016 harvest years. The period was selected because it is related to soybean crop development in the region and because several crop estimation models use rainfall forecast data in this period. The methodology applied spatially indicated the center to be selected in each geographical location according to each rainfall range interval. The gamma model fit well with the data and is an alternative to the normal one for modelling rainfall, in particular to estimate concordances between rainfall forecasts and the gold standard, which are used to improve the selection of rainfall forecast centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».