Total least squares bias in climate fingerprinting regressions with heterogeneous noise variances and correlated explanatory variables
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Regression‐based “fingerprinting” methods in climate science employ total least squares (TLS) or orthogonal regression to remedy attenuation bias arising from measurement error due to reliance on climate model‐generated explanatory variables. Proving the consistency of multivariate TLS requires assuming noise variances are equal across all variables in the model. This assumption has been challenged empirically in the climate context but little is known about TLS biases when the assumption is violated. Monte Carlo analysis is used herein to examine coefficient biases when the noise variances are not equal. The analysis allows the explanatory variables to be negatively correlated which is typical in climate applications. Ordinary least squares (OLS) exhibits the expected attenuation bias which vanishes as the noise variances on the explanatory variables disappear. In some cases, TLS corrects attenuation bias but more typically imparts large and generally positive biases. OLS performs well when the true value of whereas TLS performs quite poorly. This implies that TLS is not well suited for tests of the null. When TLS tends to exhibit opposite biases to OLS. Diagnostic information specific to each data sample should be consulted before using TLS to avoid spurious inferences and replacing OLS attenuation bias with other, potentially larger biases.
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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 | 0,028 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».