Some Matrix-Variate Models Applicable in Different Areas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Matrix-variate Gaussian-type or Wishart-type distributions in the real domain are widely used in the literature. When the exponential trace has an arbitrary power and when the factors involving a determinant and a trace enter into the model or a matrix-variate gamma-type or Wishart-type model with an exponential trace having an arbitrary power, they are extremely difficult to handle. One such model with factors involving a trace and a determinant and the exponential trace having an arbitrary power, in the real domain, is known in the literature as the Kotz model. No explicit evaluation of the normalizing constant in the Kotz model seems to be available. The normalizing constant that is widely used in the literature, is interpreted as the normalizing constant in the general model, and that is referred to as a Kotz model does not seem to be correct. One of the main contributions in this paper is the introduction of matrix-variate distributions in the real and complex domains belonging to the Gaussian-type, gamma-type, and type 1 and type 2 beta-types, or Mathai’s pathway family, when the exponential trace has an arbitrary power and explicit evaluations of the normalizing constants therein. All of these models are believed to be new. Another new contribution is the logistic-based extensions of the models in the real and complex domains, with the exponential trace having an arbitrary exponent and connecting to extended zeta functions introduced by this author recently. The techniques and steps used at various stages in this paper will be highly useful for people working in multivariate statistical analysis, as well as for people applying such models in engineering problems, communication theory, quantum physics, and related areas, apart from statistical applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle