Big Data Analytics: A New Perspective
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
Model specification and selection are recurring themes in econometric analysis. Both topics become considerably more complicated in the case of large-dimensional data sets where the set of specification possibilities can become quite large. In the context of linear regression models, penalised regression has become the de facto benchmark technique used to trade off parsimony and fit when the number of possible covariates is large, often much larger than the number of available observations. However, issues such as the choice of a penalty function and tuning parameters associated with the use of penalised regressions remain contentious. In this paper, we provide an alternative approach that considers the statistical significance of the individual covariates one at a time, whilst taking full account of the multiple testing nature of the inferential problem involved. We refer to the proposed method as One Covariate at a Time Multiple Testing (OCMT) procedure. The OCMT has a number of advantages over the penalised regression methods: It is based on statistical inference and is therefore easier to interpret and relate to the classical statistical analysis, it allows working under more general assumptions, it is computationally simple and considerably faster, and it performs better in small samples for almost all of the five different sets of experiments considered in this paper. Despite its simplicity, the theory behind the proposed approach is quite complicated. We provide extensive theoretical and Monte Carlo results in support of adding the proposed OCMT model selection procedure to the toolbox of applied researchers.
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.
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 | 0,000 | 0,006 |
| 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