Distribuţia Binomială: Modelare Statistică, Optimizare Numerică, cu ...

Distribuţia Binomială: Modelare Statistică, Optimizare Numerică, cu Aplicaţii în Bioinformatică şi Biochimie
m M
εX,
m
o AvOE0(X,m,α,M) = ∑
X=
0 m + 1
o AiOE0(X,m,α,M) = 100α − AvOE0(
X,
m,
α,
M)
o AdOE0(X,m,α,M) = ∑
X=
o IdOE0(X,m,α,M) =
o IiOE0(X,m,α,M) = ∑
X=
÷ Pentru 0 < X < m:
o SdOE0(X,m,α,M) =
o S8OE0(X,m,α,M) =
m
8
m
0
m
∑
X=
0
o AvOE1(X,m,α,M) = ∑ − m
0
ε
ε
m
∑
X=
0
m
∑
X=
0
1
X=
1
M
X,
m
− AvOE0(
X,
m,
α,
M)
m
M ( ε −100α)
M
X,
m
X,
m
m + 1
m + 1
−100
α
2
M ( ε − AvOE0(
X,
m,
α,
M)
)
X,
m
M ( ε −100α)
ε
X,
m
M
X,
m
m −1
m + 1
o AiOE1(X,m,α,M) = 100α − AvOE1(
X,
m,
α,
M)
o AdOE1(X,m,α,M) = ∑ − m 1 ε
o IdOE1(X,m,α,M) =
X=
1
X=
1
∑ − m 1
X=
1
o IiOE1(X,m,α,M) = ∑ − m 1 ε
o SdOE1(X,m,α,M) =
o S8OE1(X,m,α,M) =
8
M
X,
m
65(157)
m
8
− AvOE1(
X,
m,
α,
M)
m − 2
M ( ε −100α)
M
X,
m
∑ − m 1
X=
1
m 1
∑
X 1
−
=
X,
m
m −1
m −1
−100α
2
M ( ε − AvOE1(
X,
m,
α,
M)
)
X,
m
M ( ε −100α)
X,
m
m −1
m − 2
În Tabelul 8 sunt redate rezultatele clasificării metodelor după cele 6 criterii de evaluare.
Primele 9 poziţii de clasificare sunt ocupate de metodele: A_C__N, A_C__D, Wilson_N, ArcS_C,
Logit_N, Logit_C, BetaCJ0, BetaCJA, şi OptiBin. La acestea 9 au fost adăugate 2 nediscutate mai
sus: B_S_C şi O_A_B (Figura 4e), ce constituie obiectul de studiu al investigaţiei erorilor pentru α
= 5% şi m = 30 (vezi Figurile 4). Evaluarea metodelor expuse în Figurile 4a-e a urmat acelaşi curs
ca pentru m = 10, rezultatele evaluării performanţelor fiecărei metode de calcul fiind redate în
Tabelele 9-11 iar centralizarea rezultatelor în Tabelul 12. Reprezentarea grafică a erorii
experimentale pentru α = 5%, m=3..102, şi X=0..m este redată în Figurile 5 şi 6.
8
2
2