A Comparison of a General Linear Model and the Ratio Estimator
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
In data analysis, selecting a proper statistical model is a challenging issue. Upon the selection, there are other important factors impacting the results. In this article, two statistical models, a General Linear Model (GLM) and the Ratio Estimator will be compared. Where applicable, some issues such as heteroscedasticity, outliers, etc. and the role they play in data analysis will be studied. For reducing the severity of heteroscedasticity, Weighted Least Square (WLS), Generalized Least Square (GLS), and Feasible Generalized Least Square (FGLS) will be deployed. Also, a revised version of FGLS is introduced. Since these issues are data dependent, shrimp effort data collected in the Gulf of Mexico for the years 2005 through 2018 will be used and it is shown that the revised FGLS reduces the impact of heteroscedasticity significantly compared to that of FGLS. The data sets will also be checked for the outliers and corrections are made (where applicable). It is concluded that these issues play a significant role in data analysis and must be taken seriously. Further, the two statistical models, that is, the GLM and the Ratio Estimator are compared.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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