A Nonparametric Approach for Estimating the Effective Sample Size in Gaussian Approximation of Expected Value of Sample Information
Notice bibliographique
Résumé
The effective sample size (ESS) measures the informational value of a probability distribution in terms of an equivalent number of study participants. The ESS plays a crucial role in estimating the expected value of sample information (EVSI) through the Gaussian approximation approach. Despite the significance of ESS, except for a limited number of scenarios, existing ESS estimation methods within the Gaussian approximation framework are either computationally expensive or potentially inaccurate. To address these limitations, we propose a novel approach that estimates the ESS using the summary statistics of generated datasets and nonparametric regression methods. The simulation experiments suggest that the proposed method provides accurate ESS estimates at a low computational cost, making it an efficient and practical way to quantify the information contained in the probability distribution of a parameter. Overall, determining the ESS can help analysts understand the uncertainty levels in complex prior distributions in the probability analyses of decision models and perform efficient EVSI calculations.HighlightsEffective sample size (ESS) quantifies the informational value of probability distributions, essential for calculating the expected value of sample information (EVSI) using the Gaussian approximation approach. However, current ESS estimation methods are limited by high computational demands and potential inaccuracies.We propose a novel ESS estimation method that uses summary statistics and nonparametric regression models to efficiently and accurately estimate ESS.The effectiveness and accuracy of our method are validated through simulations, demonstrating significant improvements in computational efficiency and estimation accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».