INVERSE SAMPLING PROCEDURES TO TEST FOR HOMOGENEITY IN A MULTIVARIATE HYPERGEOMETRIC DISTRIBUTION
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis we study several inverse sampling procedures to test for homogeneity in a multivariate hypergeometric distribution. The procedures are finite population analogues of the procedures introduced in Panchapakesan et al. (1998) for the multinomial distribution. In order to develop some exact calculations for critical values not considered in Panchapakesan et al. we introduce some terminologies for target probabilities, transfer probabilities, potential target points, right intersection, and left union. Under the null and the alternative hypotheses, we give theorems to calculate the target and transfer probabilities, we then use these results to develop exact calculations for the critical values and powers of one of the procedures. We also propose a new approximate calculation. In order to speed up some of the calculations, we propose several fast algorithms for multiple summation. N >= 1680000, all the results are the same as those in the multinomial distribution. The computing results showed that the simulations agree closely with the exact results. For small population sizes the critical values and powers of the procedures are different from the corresponding multinomial procedures, but when
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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 | 0,017 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».