Análisis del estado que predice Bayes (II)

Repito los cálculos de ayer, pero con los resultados definitivos del Bayes en remotón. Estos resultados son:

Pot=0.5, alfa=10^-1.1, beta=10^-0.9.

load datos_celegans_struct
alfa=10^-1.1; beta=10^-.9; pot=.5;
>> pos_opt=coste2pos_num_ruido(todas.A*alfa,todas.M*beta+todas.S,todas.f,pot,0,1,1);
for c=1:100
pos_opt=[pos_opt coste2pos_num_ruido(todas.A*alfa,todas.M*beta+todas.S,todas.f,pot,0,1,1)];
end
figure
>> hold on
>> pos_opt=coste2pos_num_ruido(todas.A*alfa,todas.M*beta+todas.S,todas.f,pot,0,1,1);
for c=1:100
pos_opt=[pos_opt coste2pos_num_ruido(todas.A*alfa,todas.M*beta+todas.S,todas.f,pot,0,1,1)];
end
for c=1:101
costes(c)=pos2coste(todas.A*alfa,todas.M*beta+todas.S,todas.f,pos_opt(:,c),pot);
end
>> for c=1:101
error(c)=mean(abs(pos_opt(:,c)-todas.pos_real));
end
plot(costes,error,’.’)
>> xlabel(‘Coste’)
>> ylabel(‘Error medio’)
>> [r,p]=corrcoef(costes,error)
r =
1.0000 -0.0127
-0.0127 1.0000
p =
1.0000 0.8997
0.8997 1.0000

[m,ind_min]=min(costes)
omega=sum([todas.A*alfa todas.M*beta+todas.S],2);
plot(abs(todas.pos_real-pos_opt(:,ind_min)),omega,’.’)
>> xlabel(‘Deviation’)
>> ylabel(‘\omega’)


for c=1:279
text(abs(todas.pos_real(c)-pos_opt(c,ind_min)),omega(c),todas.nombres{c})
end

Gráfica de densidad:

[matriz,binsx,binsy,contornos]=elegans_sintetico2graficaomega(todas.pos_real,pos_opt(:,ind_min),omega,20,20,[],1);
??? Subscripted assignment dimension mismatch.
Error in ==> elegans_sintetico2graficaomega at 35
matriz(c_vacios,:)=mean([matriz(c_vacios-1,:) ; matriz(c_vacios+1,:)]);

[m,coste_real,coste_perm]=metrica_pot(todas.A*alfa,todas.M*beta+todas.S,todas.f,todas.pos_real,pot,10000,pos_opt(:,ind_min));
Calculando coste de permutaciones…1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000,9000,10000,Hecho.
>> m
m =
0
>> clf
>> hist(coste_perm,100)
>> hold on
>> ejes=axis;
>> plot(coste_real*[1 1],ejes(3:4),’k’)

One Response to “Análisis del estado que predice Bayes (II)”

  1. Anonymous Says:

    Otras Pedrin, hipersignificamolon.
    Y si quitas AVAL y AVAR?


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