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Enregistrement W3124985058

Partially Dimension-Reduced Regressions with Potentially Infinite-Dimensional Processes

2011· preprint· en· W3124985058 sur OpenAlexfundno aff
John W. Galbraith, Victoria Zinde‐Walsh

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Inference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDimension (graph theory)MathematicsEigenvalues and eigenvectorsParametric statisticsSet (abstract data type)Applied mathematicsSample size determinationSample (material)Variable (mathematics)RegressionFinite setUpper and lower boundsIntrinsic dimensionMathematical optimizationStatisticsMathematical analysisComputer scienceCombinatorics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regression models sometimes contain a linear parametric part and a part obtained by reducing the dimension of a larger set of data. This paper considers properties of estimates of the interpretable parameters of the model, in a general setting in which a potentially unbounded set of other variables may be relevant, and where the number of included factors or components representing these variables can also grow without bound as sample size increases. We show that consistent (and asymptotically normal, given further restrictions) estimation of a parameter of interest is possible in this setting. We examine selection of the particular orthogonal directions, using a criterion which takes into account both the magnitude of the eigenvalue and the correlation of the eigenvector with the variable of interest. Simulation experiments show that an implementation of this method may have good finite-sample performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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