Rejoinder to “A Significance Test for the Lasso”
Notice bibliographique
Résumé
We would like to thank the editors and referees for their considerable efforts that improved our paper, and all of the discussants for their feedback, and their thoughtful and stimulating comments. Linear models are central in applied statistics, and inference for adaptive linear modeling is an important active area of research. Our paper is clearly not the last word on the subject! Several of the discussants introduce novel proposals for this problem; in fact, many of the discussions are interesting “mini-papers ” on their own, and we will not attempt to reply to all of the points that they raise. Our hope is that our paper and the excellent accompanying discussions will serve as a helpful resource for researchers interested in this topic. Since the writing of our original paper, we have (with many our of graduate students) extended the work considerably. Before responding to the discussants, we will first summarize this new work because it will be relevant to our responses. • As mentioned in the last section of the paper, we have derived a “spacing ” test of the global null hypothesis, β ∗ = 0, which takes the form
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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 | 0,060 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».