Semi-Parametric Inference with Density Ratio Model Fitted to Distributed Data using Alternating Direction Method of Multipliers
Notice bibliographique
Résumé
With the sheer volume and complexity of modern day data sets, there has become a need for new techniques and methodologies to handle problems related to "big data".One such problem of interest arrises when data is distributed and stored in various locations.For reasons of confidentially, complexity or volume, we are unable to have access to the entire dataset in one centralized location.Alongside the presence of distributed data, we are also interested in carrying out inference using all of the data from each local storage unit.This thesis presents the application of the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) algorithm to fit a semi-parametric Density Ratio Model (DRM) to a collection of distributed independent samples.The model parameters obtained using ADMM were found to be comparable to those fit from the same data present in a non-distributed setting.This thesis also develops methodologies for carrying out inference using the semi-parametric DRM in the presence of distributed data.Techniques were developed for carrying out the dual empirical likelihood ratio test, which allows for the testing of composite hypothesis about DRM model parameters.This thesis also develops theories for the estimation of the baseline and marginal distribution functions for each sample alongside providing a method for estimating the quantiles of each distribution function.Applying the ADMM algorithm in the presence of distributed data, we have successfully fit a DRM and carried out inference which arrive to the same statistical conclusions as if the model was fit and inference was carried out using the same data in a non-distributed setting.Any length of writing will not be able to quantify my appreciation for my mother.Growing up, she would always tell me "You can do anything you set your mind to".The attitudes and beliefs these words have cultivated for me have been an extraordinary tool for helping me through the trials and tribulations of my research and thesis.She has lifted me up when times were tough and I know I can always count on her when needed.Thank you for everything that you have done and continue to do.I would like to thank my colleagues/ friends, Josh Miller and Marc Lapointe for always offering their thoughts, perspectives, and suggestions on my research and various works.Last but certainly not least, I would like to thank my best friends Thomas and Randy.Thank you guys for always supporting me on
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».