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Enregistrement W3158192678 · doi:10.1080/03610918.2021.1914090

Logarithmic confidence intervals for the cross-product ratio of binomial proportions under different sampling schemes

2021· article· en· W3158192678 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunications in Statistics - Simulation and Computation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésConfidence intervalMathematicsStatisticsCoverage probabilityEstimatorLogarithmCDF-based nonparametric confidence intervalBinomial proportion confidence intervalSampling (signal processing)Binomial distributionTolerance intervalMonte Carlo methodApplied mathematicsNegative binomial distributionPoisson distributionComputer scienceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the problem of logarithmic interval estimation for a cross-product ratio ρ=p1(1−p2)p2(1−p1) with data from two independent Bernoulli samples. Each sample may be obtained in the framework of direct or inverse Binomial sampling schemes. Asymptotic logarithmic confidence intervals are constructed under different types of sampling schemes, with parameter estimators demonstrating exponentially decreasing bias. Our goal is to investigate the cases when the relatively simple normal approximations for estimators of the cross-product ratio are reliable for constructing logarithmic confidence intervals. We use the closeness of the confidence coefficient to the nominal confidence level as our main evaluation criterion, and use the Monte-Carlo method to investigate the key probability characteristics of intervals corresponding to all possible combinations of sampling schemes. We present estimations of the coverage probability, expectation and standard deviation of interval widths in tables. Also, we provide some recommendations for applying each logarithmic interval obtained.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,155 · 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