Large Sample Asymptotic Analysis for Normalized Random Measures with Independent Increments
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
Normalized random measures with independent increments (NRMIs) represent a large class of Bayesian nonparametric priors and are widely used in the Bayesian nonparametric framework. In this paper, we provide the posterior consistency analysis for these NRMIs through their characterizing Lévy intensities. Assumptions are introduced on the Lévy intensities to analyse the posterior consistency and are verified with multiple interesting examples. Another focus of the paper is the Bernstein-von Mises theorem for a particular subclass of NRMIs, namely the normalized generalized gamma processes (NGGP). When the Bernstein-von Mises theorem is applied to construct credible sets, in addition to the usual form, there will be an additional bias term on the left endpoint closely related to the number of atoms of the true distribution in the discrete case. We also discuss the effect of the estimators for the model parameters of the NGGP under the Bernstein-von Mises convergence. Finally, to further illustrate the impact of the bias correction term in the construction of credible sets, we present a numerical example to demonstrate numerically how the bias correction affects the coverage of the true value.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle