Model-Based Smoothing with Integrated Wiener Processes and Overlapping Splines
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
In many applications that involve the inference of an unknown smooth function, the inference of its derivatives is also important.To make joint inferences of the function and its derivatives, a class of Gaussian processes called pth order Integrated Wiener's Process (IWP), is considered.Methods for constructing a finite element (FEM) approximation of an IWP exist but only focus on the case p = 2 and do not allow appropriate inference for derivatives.In this article, we propose an alternative FEM approximation with overlapping splines (O-spline).The O-spline approximation applies for any order p Z + , and provides consistent and efficient inference for all derivatives up to order p -1.It is shown both theoretically and empirically that the O-spline approximation converges to the IWP as the number of knots increases.We further provide a unified and interpretable way to define priors for the smoothing parameter based on the notion of predictive standard deviation, which is invariant to the order p and the knot placement.Finally, we demonstrate the practical use of the O-spline approximation through an analysis of COVID death rates where the inference of derivative has an important interpretation in terms of the course of the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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