Bayesian parameter estimation using truncated normal distributions as priors for parameters in fundamental models of chemical processes
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
Abstract Modellers of chemical processes with knowledge about plausible parameter values use Bayesian parameter estimation methods to account for their prior beliefs. Some modellers specify prior distributions with finite parameter ranges, such as uniform distributions and truncated normal distributions, because they better account for knowledge about realistic parameter ranges than normal prior distributions with parameter values ranging between and . We derive closed‐form objective functions for Bayesian parameter estimation with truncated normal priors and uniform priors, for the first time, so that parameter estimation can be performed by solving simple optimization problems rather than using complex sampling‐based techniques. A parametric bootstrapping method that considers truncated normal priors and model nonlinearity is proposed to determine 95% confidence intervals and joint confidence regions. A pharmaceutical case study is used to show the effectiveness of the proposed objective functions and bootstrapping methodology. Confidence regions from bootstrapping are similar to linearization‐based confidence regions that do not account for truncation when truncated areas in normal prior distributions are relatively small. More truncation, which corresponds to more‐precise prior knowledge about the parameters, results in smaller joint confidence regions. The proposed methods will be attractive for parameter estimation in complex process models because they can be less computationally intensive than Markov chain Monte Carlo methods that provide similar results.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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