On inference of boxplot symbolic data: applications in climatology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper presents a pioneering study on the inference of boxplot-valued data using both Bayesian and frequentist approaches within a multivariate framework. This approach leverages complex yet intuitive representations to make large datasets more manageable and enhance their interpretability, which is invaluable in the age of big data. Boxplot-valued data are particularly important due to their ability to capture the inherent variability and distributional characteristics of complex datasets. In our study, we propose novel methodologies for parameter estimation and density estimation for boxplot-valued data and apply these techniques to climatological data. Specifically, we utilize data from the Berkeley Earth Surface Temperature Study, which aggregates 1.6 billion temperature reports from 16 pre-existing archives affiliated with the Lawrence Berkeley National Laboratory. Our methods are validated through extensive simulations comparing the efficiency and accuracy of Bayesian and frequentist estimators. We demonstrate the practical applicability of our approach by analyzing summer average temperatures across various European countries. The proposed techniques provide robust tools for analyzing complex data structures, offering valuable insights into climatic trends and variations. Our study highlights the advantages and limitations of each inferential method, offering guidance for future research and applications in the field of climatology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».