Lorentz JÄNTSCHI (principal investigator) & Sorana D. BOLBOACĂ (co-investigator) Legendă: 0 10 Figura 5. Eroarea experimentală pentru OptiBin, Logit_C, BetaCJA, O_A_B şi A_C__N Figura 6. Imagine de detaliu a erorii experimentale pentru metodele OptiBin şi O_A_B 8 7 6 5 4 3 2 1 0 OptiBin O_A_B 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Figura 7. Erorile experimentale la m = 100 şi α = 5% pentru OptiBin şi O_A_B 72(157)
<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 Figura 7 reprezintă eroarea experimentală obţinută metodele OptiBin şi O_A_B pentru pragul de semnificaţie α = 5% şi volumul eşantionului m = 100. Reprezentarea dovedeşte ceea ce în Figura 6 s-a prefigurat: metoda O_A_B obţine erori sistematic mai mici pentru pragul de semnificaţie impus. În Tabelul 13 sunt centralizează performanţa metodelor OptiBin, Logit_C, BetaCJA, şi A_C__N în funcţie de criteriile de evaluare definite mai sus pentru întreg domeniul de valori ale lui m=3..102 (valorile de domeniu fiind obţinute ca medii pentru fiecare criteriu de evaluare în parte). Metoda O_A_B nu este <strong>cu</strong>prinsă în tabelul de mai jos ea neconstituind subiectul evaluării folosind criteriile definite mai sus, ci aşa <strong>cu</strong>m s-a arătat, calitatea acesteia fiind de cea mai bună apropiere de nivelul de semnificaţie impus fără însă a fi depăşit. Tabelul 14 conţine rangurile valorilor din Tabelul 13. Tabelul 13. Clasificarea metodelor în funcţie de criteriile impuse 3..102 A_C__N Logit_C BetaCJA OptiBin AiOE0(·.·,0.05,·) 0.79 0.11 0.15 0.02 AiOE1(·.·,0.05,·) 1.06 0.42 0.46 0.34 SdOE0(·.·,0.05,·) 1.28 1.23 1.20 1.09 SdOE1(·.·,0.05,·) 1.56 1.60 1.58 1.53 IdOE0(·.·,0.05,·) 1.51 1.24 1.24 1.11 IdOE1(·.·,0.05,·) 1.89 1.68 1.68 1.59 IiOE0(·.·,0.05,·) 1.09 0.99 0.96 0.89 IiOE1(·.·,0.05,·) 1.28 1.16 1.19 1.12 AdOE0(·.·,0.05,·) 1.18 0.96 0.96 0.87 AdOE1(·.·,0.05,·) 1.42 1.21 1.21 1.12 S8OE0(·.·,0.05,·) 2.50 2.15 2.29 1.98 S8OE1(·.·,0.05,·) 3.46 3.44 3.44 3.43 Tabelul 14. Clasificarea metodelor în funcţie de ranguri pe criterii 3..102 A_C__N Logit_C BetaCJA OptiBin AiOE0(·.·,0.05,·) 4 2 3 1 AiOE1(·.·,0.05,·) 4 2 3 1 SdOE0(·.·,0.05,·) 4 3 2 1 SdOE1(·.·,0.05,·) 2 4 3 1 IdOE0(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1 IdOE1(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1 IiOE0(·.·,0.05,·) 4 3 2 1 IiOE1(·.·,0.05,·) 4 2 3 1 AdOE0(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1 AdOE1(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1 S8OE0(·.·,0.05,·) 4 2 3 1 S8OE1(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1 Σ 46 31 32 12 Performanţa globală <strong>cu</strong>mulată în Tabelul 14 în termeni de ranguri relevă o serie de aspecte extrem de importante: 73(157)