An Advanced Statistical Method for Point Process Modelling With Missing Event Histories
Notice bibliographique
Résumé
<p>Researchers are always challenged in developing history-dependent point process models for recurrence events such as system failures when the early event history is missing. The raison d’être in most cases is the estimation of model parameters. Even for simple renewal point processes, the model estimation is difficult since the distribution of backward recurrence time is not explicitly given, except for the limiting distribution case. To fill the gap, this article establishes an effective statistical method for parameter estimation for history-dependent point process models with partial missing history. The proposed method addresses the missing history issue through a data augmentation (DA) technique integrated with a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation technique. The key novelty is the creation of an acceptance/rejection criterion to assure the validity of the augmented missing history. Next, the augmented and observed histories are combined to form a ‘complete’ history which is in turn used for model estimation. The estimated parameters are then used to generate new missing history. An iterative procedure is implemented to warrant stationary distributions for the estimates after burn-in. The validity and efficiency of the proposed method are demonstrated using two simulation studies and one real-life case study of modelling municipal water pipe failures from different model estimation perspectives.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».