Goodness-of-fit tests based on sup-functionals of weighted empirical processes
Notice bibliographique
Résumé
A large class of goodness-of-fit test statistics based on sup-functionals of weighted empirical processes is proposed and studied. The weight functions employed are Erdős-Feller-Kolmogorov-Petrovski upper-class functions of a Brownian bridge. Based on the result of M. Csörgő, S. Csörgő, Horváth, and Mason obtained for this type of test statistics, we provide the asymptotic null distribution theory for the class of tests in hand, and present an algorithm for tabulating the limit distribution functions under the null hypothesis. A new family of nonparametric confidence bands is constructed for the true distribution function and it is found to perform very well. The results obtained, together with a new result on the convergence in distribution of the higher criticism statistic, introduced by Donoho and Jin, demonstrate the advantage of our approach over a common approach that utilizes a family of regularly varying weight functions. Furthermore, we show that, in various subtle problems of detecting sparse heterogeneous mixtures, the proposed test statistics achieve the detection boundary found by Ingster and, when distinguishing between the null and alternative hypotheses, perform optimally adaptively to unknown sparsity and size of the non-null effects.
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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 | 0,027 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».