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Enregistrement W7075591734

Probability and Statistics: Essays in Honor of David A. Freedman

2008· article· en· W7075591734 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueProject Euclid (Cornell University) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFreedmanHonorConsistency (knowledge bases)TributeStatisticianWitnessWright
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This volume is our tribute to David A. Freedman, whom we regard as one of the great statisticians of our time. He received his B.Sc. degree from McGill University and his Ph.D. from Princeton, and joined the Department of Statistics of the University of California, Berkeley, in 1962, where, apart from sabbaticals, he has been ever since.\n¶\nIn a career of over 45 years, David has made many fine contributions to probability and statistical theory, and to the application of statistics. His early research was on Markov chains and martingales, and two topics with which he has had a lifelong fascination: exchangeability and De Finetti’s theorem, and the consistency of Bayes estimates. His asymptotic theory for the bootstrap was also highly influential. David was elected to the American Academy of Arts and Sciences in 1991, and in 2003 he received the John J. Carty Award for the Advancement of Science from the U.S. National Academy of Sciences.\n¶\nIn addition to his purely academic research, David has extensive experience as a consultant, including working for the Carnegie Commission, the City of San Francisco, and the Federal Reserve, as well as several Departments of the U.S. Government–Energy, Treasury, Justice, and Commerce. He has testified as an expert witness on statistics in a number of law cases, including Piva v. Xerox (employment discrimination), Garza v. County of Los Angeles (voting rights), and New York v. Department of Commerce (census adjustment).\n¶\nLastly, he is an exceptionally good writer and teacher, and his many books and review articles are arguably his most important contribution to our subject. His widely used elementary text Statistics, written with R. Pisani and R. Purves, now in its 4th edition, is rightly regarded as a classic introductory exposition, while his second text Statistical Models (2005) is set to become just as successful in its field.\n¶\nThe roles of theoretical researcher, consultant, and expositor are not disjoint aspects of David’s personality, but fully integrated ones. For over 20 years now, he has been writing extensively on statistical modeling. He has contributed to theory, and prepared illuminating expositions and given penetrating critiques of old and new models and methods in a wide range of contexts. The result is a quite remarkable body of research on the theory and application of statistics, particularly to the decennial U.S. census, the social sciences (especially econometrics, political science and the law), and epidemiology. These themes are reflected in this volume of papers by friends and colleagues of David’s. We’d like to thank him for his wonderful body of work, and to wish him well for the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,152 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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