Lorentz JÄNTSCHI (principal investigator) & Sorana D. BOLBOACĂ (co-investigator) if((uk1[j]==0)&&(uk2[j]==0)){ cc[j]=0; }elseif(uk1[j]==0){ cc[j]=cx; }else{ cc[j]=255-cx; } cl[] = imagecolorallocate(img,cc[0],cc[1],cc[2]); } cl[] = imagecolorallocate(img,uk2[0],uk2[1],uk2[2]); for(i=1;i
<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 prezinte diferenţe semnificative în cal<strong>cu</strong>larea intervalului de încredere, sau, mai exact spus, simpla reprezentare a valorilor capetelor intervalelor de încredere nu pune în evidenţă diferenţele dintre acestea. 59(157) Legendă: 0.. ..Max Max = 10 (OptiBinE) Max = 1 (Celelalte) Figura 2a. Proporţia, intervalele de încredere şi eroarea (m=2..10, nuanţe de albastru) Legendă: 0.. .. ..Max Max = 10 (OptiBinE) Max = 1 (Celelalte) Figura 2b. Proporţia, intervalele de încredere şi eroarea (m=2..10, nuanţe de roşu şi albastru) Experimentele de evaluare a metodelor de cal<strong>cu</strong>l a intervalului de încredere s-au rulat pentru un prag de semnificaţie α = 5%. Primul set de experimente a constat în compararea metodelor în ceea ce priveşte erorile experimentale produse de acestea pentru diferite valori ale lui m şi anume m = 10, 30, 100, 300 şi 1000. Rezultatele exe<strong>cu</strong>ţiei experimentului au fost importate în Excel, unde sau realizat diagrame de dependenţă a procentului de erori în funcţie de valoarea lui X pentru diferite valori ale lui m. Pentru m = 10, eşe<strong>cu</strong>rile procentuale în funcţie de valoarea lui X (0 < X < m) pentru fiecare metodă sunt reprezentate în Figura 3 (3.a - 3.i). Bazat pe aceste diagrame şi pe valorile medii obţinute, în urma rulării fiecărui experiment sau comparat rezultatele obţinute de fiecare metodă. Metodele care s-au abătut cel mai mult de la pragul impus α = 5% au fost scoase din experimentele ulterioare. După <strong>cu</strong>m se poate remarca din Figura 3, pentru m = 10, 5 metode de cal<strong>cu</strong>l a intervalului de încredere sunt sistematic sub pragul impus de α = 5%: Wilson_C (<strong>cu</strong> o medie a erorilor de 1.89), ArcS_C şi ArcS_D (<strong>cu</strong> medii a erorilor de 1.93 şi respectiv 1.31), Logit (<strong>cu</strong> o medie a erorilor de 1.89), B_S_C (<strong>cu</strong> o medie a erorilor de 2.52) şi BetaC01 (media erorilor de 1.31). Un alt lucru care se poate remarca pentru acest volum al eşantionului este faptul că metodele Wilson_N, Logit_C, BetaC11 sunt identice, prezentând aceleaşi erori de estimare şi o medie a erorilor de estimare de 4.61. O concluzie este imediată: nu sunt acceptabile erorile produse de Wald_N, Wald_C, ArcS_N (sunt prea mari erorile în conformitate <strong>cu</strong> pragul impus de α = 5%; mediile erorilor experimentale sunt 17.33%, 13.69% şi respectiv 15.53%), ArcS_E şi BetaC01 (prea mici erorile în conformitate <strong>cu</strong> pragul impus α = 5%, respectiv valori ale erorilor estimate de 1.31%).