Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A number of approaches towards the kernel estimation of copula have appeared in the literature. Most existing approaches use a manifestation of the copula that requires kernel density estimation of bounded variates lying on a d-dimensional unit hypercube. This gives rise to a number of issues as it requires special treatment of the boundary and possible modifications to bandwidth selection routines, among others. Furthermore, existing kernel-based approaches are restricted to continuous date types only, though there is a growing interest in copula estimation with discrete marginals (see e.g. Smith & Khaled (2012) for a Bayesian approach). We demonstrate that using a simple inversion method (cf Nelsen (2006), Fermanian & Scaillet (2003)) can sidestep boundary issues while admitting mixed data types directly thereby extending the reach of kernel copula estimators. Bandwidth selection proceeds by the recently proposed method of Li & Racine (2013). Furthermore, there is no curse-of-dimensionality for the kernel-based copula estimator (though there is for the copula density estimator, as is the case for existing kernel copula density methods). 1. Background Copulas are functions that “couple ” multivariate distribution functions to their one-dimensional
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».