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Enregistrement W3125129736

A Generalized Portmanteau Test for Independence of Two Infinite Order Vector Autoregressive Series

2004· preprint· en· W3125129736 sur OpenAlexafffund
Chafik Bouhaddioui, Roch Roy

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMitacsFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésMathematicsAutoregressive modelTest statisticSeries (stratigraphy)Applied mathematicsAsymptotic distributionAutocorrelationUnivariateIndependence (probability theory)StatisticsStatistical hypothesis testingMultivariate statisticsEstimator
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans ce travail, nous proposons une généralisation au cas multivarié de l'approche de Hong (1996) afin de tester l'indépendance de deux séries multivariées stationnaires et autorégressives d'ordre infini. Il s'agit d'une approche semiparamétrique où chaque série est d'abord filtrée par une autorégression d'ordre fini et où la statistique de test est une version normalisée d'une somme pondérée de formes quadratiques dans les matrices de corrélations croisées résiduelles résultantes à tous les délais. Les poids sont définis par une fonction de noyau et un point de troncature. En utilisant un résultat de Lewis et Reinsel (1985), la loi asymptotique de la statistique de test est obtenue sous l'hypothèse nulle et la convergence du test est établie pour une contre-hypothèse fixée de corrélation sérielle de forme quelconque. À des facteurs de normalisation près, la statistique portmanteau étudiée dans Bouhaddioui et Roy (2003), qui est basée sur un nombre fixé de délais, peut être vue comme un cas particulier en utilisant le noyau uniforme tronqué. Cependant, plusieurs noyaux produisent une plus grande puissance comme le montrent une analyse asymptotique de la puissance ainsi que des simulations de Monte Carlo en échantillons finis. Un exemple avec des données réelles est aussi présenté.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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