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Enregistrement W3204448385 · doi:10.1002/bimj.202000148

Simultaneous confidence tubes for comparing several multivariate linear regression models

2021· article· en· W3204448385 sur OpenAlex
Jianan Peng, Wei Liu, Frank Bretz, Anthony J. Hayter

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiometrical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBayesian multivariate linear regressionMultivariate statisticsLinear regressionUnivariateStatisticsConfidence intervalConfidence and prediction bandsLinear modelConfidence regionMathematicsProper linear modelPopulationRegression analysisConfidence distributionSimple linear regressionInferenceEconometricsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the research on multiple comparison and simultaneous inference in the past 60 years or so has been for the comparisons of several population means. Spurrier seems to have been the first to investigate multiple comparisons of several simple linear regression lines using simultaneous confidence bands. In this paper, we extend the work of Liu et al. for finite comparisons of several univariate linear regression models using simultaneous confidence bands to finite comparisons of several multivariate linear regression models using simultaneous confidence tubes. We show how simultaneous confidence tubes can be constructed to allow more informative inferences for the comparison of several multivariate linear regression models than the current approach of hypotheses testing. The methods are illustrated with examples.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,266
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,266
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,656
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,077 · 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