Minimum profile Hellinger distance estimation of general covariate models
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
Covariate models, such as polynomial regression models, generalized linear models, and heteroscedastic models, are widely used in statistical applications. The importance of such models in statistical analysis is abundantly clear by the ever-increasing rate at which articles on covariate models are appearing in the statistical literature. Because of their flexibility, covariate models are increasingly being exploited as a convenient way to model data that consist of both a response variable and one or more covariate variables that affect the outcome of the response variable. Efficient and robust estimates for broadly defined semiparametric covariate models are investigated, and for this purpose the minimum distance approach is employed. In general, minimum distance estimators are automatically robust with respect to the stability of the quantity being estimated. In particular, minimum Hellinger distance estimation for parametric models produces estimators that are asymptotically efficient at the model density and simultaneously possess excellent robustness properties. For semiparametric covariate models, the minimum Hellinger distance method is extended and a minimum profile Hellinger distance estimator is proposed. Its asymptotic properties such as consistency are studied, and its finite-sample performance and robustness are examined by using Monte Carlo simulations and three real data analyses. Additionally, a computing algorithm is developed to ease the computation of the estimator.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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