Méthodes d’inférence exactes pour des processus autorégressifs : une approche fondée sur des tests induits
Bibliographic record
Abstract
Dans ce texte, nous considérons un modèle autorégressif d’ordre p (où p ≥ 1) gaussien, possiblement non stationnaire, avec un terme constant (tendance). Nous développons des méthodes d’inférence exactes pour les coefficients de ce modèle. Nous proposons une méthode qui permet de tester n’importe quelle hypothèse qui fixe le vecteur complet des coefficients autorégressifs du modèle puis, en « inversant » ces tests, de construire une région de confiance conjointe pour les coefficients du vecteur. Chaque hypothèse est testée en transformant d’abord les observations de façon à faire disparaître toute autocorrélation sous l’hypothèse nulle puis en testant si les observations transformées sont indépendantes. Pour ce faire, nous combinons plusieurs tests d’autocorrélation conçus pour détecter la dépendance aux délais 1, 2, ..., p. La méthode proposée permet de construire de façon simple les régions de confiance en résolvant 2p polynômes de second degré pour chaque coefficient (après un balayage des p – 1 coefficients restants du modèle et pour chaque configuration de ces p – 1 coefficients). Pour faire de l’inférence sur les coefficients individuels du modèle ou sur des transformations plus générales des coefficients autorégressifs, nous proposons d’utiliser une technique de projection. Nous appliquons la méthode développée à un modèle du P.I.B. réel tunisien.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.031 | 0.167 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".