Permutation tests under a rotating sampling plan with clustered data
Notice bibliographique
Résumé
The distribution of lumber strength of any grade may evolve, for example, due to climate change, forest fire, changes in processing methods, and other factors. So, in North America the forest products industry monitors the evolution of their means, percentiles, or other parameters to ensure the wood products meet the industrial standard. For administrative convenience and informativeness, one may adopt a rotating sampling plan by sampling 36 mills in the initial occasion and having six of them replaced in each successive occasion for the next five occasions. The strength data on a specified number, commonly 10 pieces of lumbers from each sampled mills, are obtained. Under such rotating plans the observations on pieces from the same mill are correlated, and the observations on samples from the same mill taken on different occasions are also correlated. Ignoring these correlations may lead to invalid inference procedures. Yet accommodating a cluster structure in parametric models is difficult and entails a high level of misspecification risk. In this paper we explore symmetry in the clustered data collected via a rotating sampling plan to develop a permutation scheme for testing various hypotheses of interest. We also introduce a semiparametric density ratio model to link the distributions of the response variable over time. The combination retains the validity of the inference methods while extracting maximum information from the sampling plan. A simulation study indicates that the proposed permutation tests firmly control the type I error whether or not the data are clustered. The use of the density ratio model improves the power of the tests. We also apply the proposed tests to data from the motivating application. The proposed permutation tests effectively address many real-world issues with trust worth inference conclusions.
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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 | 0,095 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».