Evaluating the Consistency of Neutrosophic Data Using Various Statistical Distributions: Comparative Studies and Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we primarily have given neutrosophic coefficient of variation, robust neutrosophic coefficient of variation concern to interquartile range, and robust neutrosophic coefficient of variation concern to median absolute deviation. Following the introduction, we have explored the methods of neutrosophic coefficient of variation, which is an effective method for modeling data that is fuzzy, imprecise, and uncertain. For the comparative study, we have given numerical studies based on neutrosophic distributions including discrete and continuous distributions. First, we have compared all three neutrosophic coefficient of variations and then have given the comparative study for all neutrosophic distributions for these neutrosophic coefficient of variations. Also, we have given real data analysis on climate data to highlight the impact of the neutrosophic coefficient of variations. We found that neutrosophic coefficient of variations NCV and based on IQR have near about similar values while the neutrosophic coefficient of variation based on MAD has higher values than other two for all samples and distributions. Further, we observe that with increasing the sample values all three neutrosophic coefficients of variations also increase for all the distributions and provide a general framework over classical methods of coefficient of variations, and the graphical representations also clarify this.
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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 | 0,000 | 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 ».