Minimax‐Optimal Strength of Statistical Evidence for a Composite Alternative Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Le rapport de vraisemblance mesure l'évidence statistique, par rapport ô une hypothèse nulle, d'une contre‐hypothèse simple. Il n'existe pas d'équivalent direct dans le contexte d'hypothèses composées. Nous montrons comment, en traitant le paramètre d'intérêt comme une grandeur aléatoire, il est cependant possible d'évaluer l'évidence statistique d'une hypothèse composée sans passer par la spécification ni l'estimation d'une loi ni d'un a priori particuliers. Le fait de traiter le paramètre comme un quantité aléatoire traduit ici sa variabilité plutôt qu'une incertitude le concernant, et la mesure idéale de l'évidence en faveur de la contre‐hypothèse est la différence entre les logarithmes desoddsa posteriori et a priori. Cette mesure idéale peur être remplacée par toute mesure estimée, pourvu qu'elle soit asymptotiquement sans biais. Une telle méthode s'interprète aisément et, le cas échéant, peut être utilisée en combinaison avec un a priori, spécifié ou estimé, sur l'hypothèse nulle. Nous décrivons deux de ces mesures estimées présentant des propriétés d'optimalité de type minimax. Une application ô des données protéomiques indique que la modification d'une de ces mesures optimales portant sur les données relatives ô une protéine unique fournit une bonne approximation de la différence entre les logarithmes desoddsa posteriori et a priori en provenance de 20 protéines différentes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,066 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».