Random discrete probability measures based on a negative binomial process
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
Abstract A distinctive functional of the Poisson point process is the negative binomial process for which the increments are not independent but are independent conditional on an underlying gamma variable. Using a new point process representation for the negative binomial process, we generalize the Poisson–Kingman distribution and its corresponding random discrete probability measure. This new proposed family of discrete random probability measures, which is defined by normalizing the points of the negative binomial process, provides a new set of useful priors for Bayesian nonparametric models with more flexibility than the random discrete probability measure which are obtained by normalizing the points of a Poisson point process. We illustrate how this family of random discrete probability measures contains the nonparametric Bayesian priors such as the Dirichlet process, the normalized positive ‐stable process, the Poisson–Dirichlet process (PDP), and others. With the same gamma Lévy measure, we derive an extension of the Dirichlet process and its almost sure approximation. Using our representation for the negative binomial process, we develop a new series representation for the PDP. We demonstrate through simulations how using priors from this family can enhance the accuracy of Bayesian nonparametric hierarchical models.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle