Interval estimation, point estimation, and null hypothesis significance testing calibrated by an estimated posterior probability of the null hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Much of the blame for failed attempts to replicate reports of scientific findings has been placed on ubiquitous and persistent misinterpretations of the p value. An increasingly popular solution is to transform a two-sided p value to a lower bound on a Bayes factor. Another solution is to interpret a one-sided p value as an approximate posterior probability. Combining the two solutions results in confidence intervals that are calibrated by an estimate of the posterior probability that the null hypothesis is true. The combination also provides a point estimate that is covered by the calibrated confidence interval at every level of confidence. Finally, the combination of solutions generates a two-sided p value that is calibrated by the estimate of the posterior probability of the null hypothesis. In the special case of a 50% prior probability of the null hypothesis and a simple lower bound on the Bayes factor, the calibrated two-sided p value is about (1 - abs(2.7 p ln p)) p + 2 abs(2.7 p ln p) for small p. The calibrations of confidence intervals, point estimates, and p values are proposed in an empirical Bayes framework without requiring multiple comparisons.
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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 | 0,073 | 0,402 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».