Test for mean matrix in GMANOVA model under heteroscedasticity and non-normality for high-dimensional data
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
This paper develops a unified testing methodology for high-dimensional generalized multivariate analysis of variance (GMANOVA) models. We derive a test of the bilateral linear hypothesis on the mean matrix in a general scenario where the dimensions of the observed vector may exceed the sample size, design may be unbalanced, the population distribution may be non-normal and the underlying group covariance matrices may be unequal. The suggested methodology is suitable for many inferential problems, such as the one-way MANOVA test and the test for multivariate linear hypothesis on the mean in the polynomial growth curve model. As a key component of our test procedure, we propose a bias-corrected estimator of the Frobenius norm of the mean matrix. We derive null and non-null asymptotic distributions of the test statistic under a general high-dimensional asymptotic framework that allows the dimensionality to arbitrarily exceed the sample size of a group. The accuracy of the proposed test in a finite sample setting is investigated through simulations conducted for several high-dimensional scenarios and various underlying population distributions in combination with different within-group covariance structures. For a practical demonstration we consider a daily Canadian temperature dataset that exhibits group structure, and conclude that the interaction of latitude and longitude has no effect to predict the temperature.
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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 | 0,003 | 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