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Enregistrement W4407764960 · doi:10.1016/j.jmaa.2025.129897

On noncentral Wishart mixtures of noncentral Wisharts and their use for testing random effects in factorial design models

2025· preprint· en· W4407764960 sur OpenAlexafffund
Christian Genest, Anne MacKay, Frédéric Ouimet

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematical Analysis and Applications · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOptimal Experimental Design Methods
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de SherbrookeMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de SherbrookeCanada Research ChairsMcGill UniversityPennsylvania State UniversityUniversity of Pennsylvania
Mots-clésWishart distributionFactorial experimentMathematicsFractional factorial designStatisticsEconometricsMultivariate statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is shown that a noncentral Wishart mixture of noncentral Wishart distributions with the same degrees of freedom yields a noncentral Wishart distribution, thereby extending the main result of Jones and Marchand (2021) [11] from the chi-square to the Wishart setting. To illustrate its use, this fact is then employed to derive the finite-sample distribution of test statistics for random effects in a two-factor factorial design model with d -dimensional normal data, thereby broadening the findings of Bilodeau (2022) [2] , who treated the case d = 1 . The same approach makes it possible to test random effects in more general factorial design models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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