Distribuţia Binomială: Modelare Statistică, Optimizare Numerică, cu ...
Distribuţia Binomială: Modelare Statistică, Optimizare Numerică, cu ...
Distribuţia Binomială: Modelare Statistică, Optimizare Numerică, cu ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
<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<br />
Figura 7 reprezintă eroarea experimentală obţinută metodele OptiBin şi O_A_B pentru<br />
pragul de semnificaţie α = 5% şi volumul eşantionului m = 100. Reprezentarea dovedeşte ceea ce în<br />
Figura 6 s-a prefigurat: metoda O_A_B obţine erori sistematic mai mici pentru pragul de<br />
semnificaţie impus.<br />
În Tabelul 13 sunt centralizează performanţa metodelor OptiBin, Logit_C, BetaCJA, şi<br />
A_C__N în funcţie de criteriile de evaluare definite mai sus pentru întreg domeniul de valori ale lui<br />
m=3..102 (valorile de domeniu fiind obţinute ca medii pentru fiecare criteriu de evaluare în parte).<br />
Metoda O_A_B nu este <strong>cu</strong>prinsă în tabelul de mai jos ea neconstituind subiectul evaluării folosind<br />
criteriile definite mai sus, ci aşa <strong>cu</strong>m s-a arătat, calitatea acesteia fiind de cea mai bună apropiere de<br />
nivelul de semnificaţie impus fără însă a fi depăşit. Tabelul 14 conţine rangurile valorilor din<br />
Tabelul 13.<br />
Tabelul 13. Clasificarea metodelor în funcţie de criteriile impuse<br />
3..102 A_C__N Logit_C BetaCJA OptiBin<br />
AiOE0(·.·,0.05,·) 0.79 0.11 0.15 0.02<br />
AiOE1(·.·,0.05,·) 1.06 0.42 0.46 0.34<br />
SdOE0(·.·,0.05,·) 1.28 1.23 1.20 1.09<br />
SdOE1(·.·,0.05,·) 1.56 1.60 1.58 1.53<br />
IdOE0(·.·,0.05,·) 1.51 1.24 1.24 1.11<br />
IdOE1(·.·,0.05,·) 1.89 1.68 1.68 1.59<br />
IiOE0(·.·,0.05,·) 1.09 0.99 0.96 0.89<br />
IiOE1(·.·,0.05,·) 1.28 1.16 1.19 1.12<br />
AdOE0(·.·,0.05,·) 1.18 0.96 0.96 0.87<br />
AdOE1(·.·,0.05,·) 1.42 1.21 1.21 1.12<br />
S8OE0(·.·,0.05,·) 2.50 2.15 2.29 1.98<br />
S8OE1(·.·,0.05,·) 3.46 3.44 3.44 3.43<br />
Tabelul 14. Clasificarea metodelor în funcţie de ranguri pe criterii<br />
3..102 A_C__N Logit_C BetaCJA OptiBin<br />
AiOE0(·.·,0.05,·) 4 2 3 1<br />
AiOE1(·.·,0.05,·) 4 2 3 1<br />
SdOE0(·.·,0.05,·) 4 3 2 1<br />
SdOE1(·.·,0.05,·) 2 4 3 1<br />
IdOE0(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1<br />
IdOE1(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1<br />
IiOE0(·.·,0.05,·) 4 3 2 1<br />
IiOE1(·.·,0.05,·) 4 2 3 1<br />
AdOE0(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1<br />
AdOE1(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1<br />
S8OE0(·.·,0.05,·) 4 2 3 1<br />
S8OE1(·.·,0.05,·) 4 2.5 2.5 1<br />
Σ 46 31 32 12<br />
Performanţa globală <strong>cu</strong>mulată în Tabelul 14 în termeni de ranguri relevă o serie de aspecte<br />
extrem de importante:<br />
73(157)
Change language