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Enregistrement W3217612029 · doi:10.1002/cjs.11719

Let's practice what we preach: Planning and interpreting simulation studies with design and analysis of experiments

2022· article· en· W3217612029 sur OpenAlexafffundvenue
Hugh Chipman, Derek Bingham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Statistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOptimal Experimental Design Methods
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityAcadia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRobustness (evolution)Fractional factorial designFactorial experimentComputer scienceTaguchi methodsMain effectDesign of experimentsVariance (accounting)Factorial analysisVariety (cybernetics)PopulationManagement scienceIndustrial engineeringMathematicsStatisticsMachine learningEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Statisticians recommend design and analysis of experiments (DAE) for evidence‐based research but often use tables to present their own simulation studies. Could DAE do better? We outline how DAE methods can be used to plan and analyze simulation studies. Tools for planning include cause‐and‐effect diagrams and factorial and fractional factorial designs. Analysis is carried out via analysis of variance, main effect and interaction plots, and other DAE tools. We also demonstrate how Taguchi robust parameter design can be used to study the robustness of methods to a variety of uncontrollable population parameters.

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)0,188
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,463
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1880,463
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,017
Communication savante0,0160,020
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0120,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,008

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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