Lorentz JÄNTSCHI (principal investigator) & Sorana D. BOLBOACĂ (co-investigator) Intervalele de încredere Blyth-Still-Casella ÷ Formule matematice: CIB_S_C(X,m) = (Xi,Xs) Xi = CIBetaC_L(X,m,0,0,1) pentru α := α1, Xi = CIBetaC_U(X,m,0,0,1) pentru α := α2 unde α1 + α2 ≤ α, α1 + α2 = max. ÷ Algoritmi de cal<strong>cu</strong>l: N/A Intervalele de încredere OptiBin Intervalele de încredere OptiBin se obţin prin optimizare pentru fiecare n şi α pentru întreg domeniul lui X = 0..n pornind de la o serie de puncte de start obţinute din cal<strong>cu</strong>lul aproximativ folosind metodele descrise mai sus. ÷ Formule matematice: CI0_SET = CI0_ROUND ∪ CI0_TRUNC [·] = funcţia parte întreagă, (·) funcţia rotunjire la cel mai apropiat întreg CI0_TRUNC = {CISetT_M | M ∈ Methods}, CISetT_M = {[m·CIM(X,m)] | X = 0..m} CI0_ROUND = {CISetR_M | M ∈ Methods}, CISetR_M = {(m·CIM(X,m)) | X = 0..m} Methods = {"BetaC00", "BetaC01", "BetaC10", "BetaC11", "BetaCJ0", "BetaCJ1", "BetaCJ2", "BetaCJA", "Logit_N", "Logit_C", "A_C_N", "Wilson_N", "Wald_N", "ArcS_N", "ArcS_C", "ArcS_D", „ArcS_E”} CIOptimized = {Optimize(ci) | ci ∈ CI0_SET}, CIOptiBin = {ci | Best(ci) = min., ci ∈ CIOptimized} Optimize(ci) = algoritm de optimizare parametrizat de o dublă triangulaţie care minimizează folosind funcţia obiectiv Best(·) m 1/ 8 8 ⎞ ∑ exp_ ci ⎟ i= 0 ⎠ ⎛ Best(ci) = ⎜ ( err ( X, m) − α) ÷ Algoritmi de cal<strong>cu</strong>l: ⎝ P B ( m, X, Y) , exp_errci(X,m) = ∑P B ( m, X, Y) + ∑P m! = Y! ( m − 42(157) X Y)! Y X−1 Y= 0 ( m − X) m m m− Y m B Y= X+ 1 ( m, X, Y)
<strong>Distribuţia</strong> <strong>Binomială</strong>: <strong>Modelare</strong> <strong>Statistică</strong>, <strong>Optimizare</strong> <strong>Numerică</strong>, <strong>cu</strong> Aplicaţii în Bioinformatică şi Biochimie f_c_i=array( "BetaC00", "BetaC01", "BetaC10", "BetaC11", "BetaCJ0", "BetaCJ1", "BetaCJ2", "BetaCJA", "Logit_N", "Logit_C", "A__C_N", "Wilson_N", "Wald_N", "ArcS_N", "ArcS_C", "ArcS_D", "ArcS_E");//ci methods list n_f_c_i=count(f_c_i); for(n=N_min;n