Approximation of the lognormal distribution as a solution to the sum of lognormal variates
Notice bibliographique
Résumé
Lognormal distribution is widely used in modeling of variety fields such as fields of sciences and technology, human medicines, linguistics, social sciences and economics and others. In this research projects, three types of approximations, namely Wilkinson approximation, Schwartz and Yeh approximation and Inverse approximation are introduced to determine which approximations worked with the sum of empirical lognormal distributions and approximating its parameter values which will be generated using computational statistics. Throughout the method of computational statistics, the lognormal variates (Xi) will be generated empirically using normal simulation and Monte Carlo simulation by considering variety of simulation conditions such as the number of lognormal variates in the sum, the number of sample size in the variates, independent assumption, identically distributed assumption and non-identically distributed assumption for the lognormal variates. Anderson–Darling goodness of fit test is used to test and determine the best approximation among the three types of approximations. At the end of this research, the best approximation between Wilkinson approximation, Schwartz and Yeh approximation, and Inverse approximation based on the Type I Error rate and the complexness of the approximation’s method by considering the number of computational steps and total number of times needed for the analysis is determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».