A Short Review on Bayesian Estimation of a Common Coefficient of Variation from Inverse Gaussian Distributions
Notice bibliographique
Résumé
The coefficient of variation (CV) has been used in different disciplines with varied purpose related to variation in quantitative measurements. Statistical properties of CV have been studied by various researchers. Recently, a paper by the authors featuring an investigation of the posterior distribution of a common CV for inverse Gaussian populations with priors obtained through some empirical fitting procedure was presented by YPC at the 2022 ISBA World Meeting, June 26-July 1, 2022, held in Montreal, Canada. Some of these results along with other current developments by the authors on the topic were also reviewed during an invited presentation by MS in the honor of Dr. Daroga Singh at the 73rd Annual Conference of ISAS Conference held at the Sher-e-Kashmir University of Agricultural Sciences and Technology of Kashmir, November 14-16, 2022. The purpose of this paper is to summarize and discuss three key papers on estimation and testing of CV from inverse Gaussian distribution focussed on – a common CV (from multiple populations under frequentist framework), CV for a single population with Bayesian framework and a common CV from multiple populations and Bayesian framework, reviewed at this conference.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».