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Enregistrement W4394250137 · doi:10.6084/m9.figshare.20556509

The Cauchy Combination Test under Arbitrary Dependence Structures

2022· dataset· en· W4394250137 sur OpenAlexaff
Mingya Long, Zhengbang Li, Wei Zhang, Qizhai Li

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Algebra and Logic
Établissements canadiensBruyèreCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCauchy distributionMathematicsTest (biology)StatisticsGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining individual <i>p</i>-values to perform an overall test is often encountered in statistical applications. The Cauchy combination test (CCT) (<i>Journal of the American Statistical Association</i>, 2020, 115, 393–402) is a powerful and computationally efficient approach to integrate individual <i>p</i>-values under arbitrary dependence structures for sparse signals. We revisit this test to additionally show that (i) the tail probability of the CCT can be approximated just as well when more relaxed assumptions are imposed on individual <i>p</i>-values compared to those of the original test statistics; (ii) such assumptions are satisfied by six popular copula distributions; and (iii) the power of the CCT is no less than that of the minimum <i>p</i>-value test when the number of <i>p</i>-values goes to infinity under some regularity conditions. These findings are confirmed by both simulations and applications in two real datasets, thus, further broadening the theory and applications of the CCT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1800,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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