[MADE] Realizar análisis estadístico

fergunet commented 10 years ago

Aunque he asignado a @pacastillo también puede hacerlo @mgarenas .

Ya han terminado todas las ejecuciones en bioatc. Si entráis en bioatc en la carpeta /home/pgarcia/MADEevostar2015/log veréis 29160 archivos .log (tenéis permiso de lectura)

Los archivos son de la forma:

run_06_E5_P8_D256_W5_F4_S64.log (por ejemplo)

run = de 01 a 30 E=No es un parámetro del EA, son los 3 problemas a resolver: E1, E2, E5 (por lo que todas las cosas E1 no se deben comparar con las de E2, obviamente, ya que son fitness distintos) P=Nº de perfiles [1,2,4,8] D=Nº de dias [64,128,256] W=Tamaño del mundo [5,10,20] F= [2,4,8] Cantidad de Comida (por favor @raiben confirma que esto está bien, que no está comentado en el issue #13 ) S=Tamaño de la población del GA (64,128, 256)

Exactamente no sé qué resultados se sacan con los tests que usáis (ANOVA y todos esos), supongo que mostrar cuales son los parámetros que más afectan al EA. También sería buena idea hacer 3 tablacas (una por problema) con todos los resultados, pero la tablaca iba a tener 324 casillas (y sería una tabla por cada función fitness!). ¿Ideas para mostrar resultados y compararlos bien? @JJ @amorag ?

pacastillo commented 10 years ago

Voy bajando los archivos y preparando una hoja de cálculo para ordenarlo todo. Hablo con Maribel para coordinarnos.

mgarenas commented 10 years ago

Todo lo que has puesto ahí son parámetros de entrada, S, F, W, D, P, etc, etc y el resultado de cada ejecución? no hay un fitness, un algo que nos permita poner en la tabla si todas esas variables de entrada, influyen o no en una variable de salida pero ¿Cuál es la variable de salida?

Maribel

On 07/11/14 17:12, Pablo García Sánchez wrote:

Aunque he asignado a @pacastillo https://github.com/pacastillo también puede hacerlo @mgarenas https://github.com/mgarenas .

Ya han terminado todas las ejecuciones en bioatc. Si entráis en bioatc en la carpeta /home/pgarcia/MADEevostar2015/log veréis 29160 archivos .log (tenéis permiso de lectura)

Los archivos son de la forma:

run_06_E5_P8_D256_W5_F4_S64.log (por ejemplo)

run = de 01 a 30 E=No es un parámetro del EA, son los 3 problemas a resolver: E1, E2, E5 (por lo que todas las cosas E1 no se deben comparar con las de E2, obviamente, ya que son fitness distintos) P=Nº de perfiles [1,2,4,8] D=Nº de dias [64,128,256] W=Tamaño del mundo [5,10,20] F= [2,4,8] Cantidad de Comida (por favor @raiben https://github.com/raiben confirma que esto está bien, que no está comentado en el issue #13 https://github.com/geneura-papers/2015-Evostar/issues/13 ) S=Tamaño de la población del GA (64,128, 256)

Exactamente no sé qué resultados se sacan con los tests que usáis (ANOVA y todos esos), supongo que mostrar cuales son los parámetros que más afectan al EA. También sería buena idea hacer 3 tablacas (una por problema) con todos los resultados, pero la tablaca iba a tener 324 casillas (y sería una tabla por cada función fitness!). ¿Ideas para mostrar resultados y compararlos bien? @JJ https://github.com/JJ @amorag https://github.com/amorag ?

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deantares commented 10 years ago

Para tablas taaaaan grandes, es mejor usar un heatmap como estos: http://i0.wp.com/imdevsoftware.files.wordpress.com/2013/07/clustering.png http://i0.wp.com/1.bp.blogspot.com/-EkH5y0QZi7Q/Ug5pJoHzNmI/AAAAAAAAAZg/3I8Swupdu7g/s1600/Subway+Heatmap.jpeg?w=456

Sobre todo si los valores son discretos, como creo que son por lo que pones.

fergunet commented 10 years ago

@mgarenas Las dos últimas líneas de cada fichero son de la forma

00063 0.085212332591965370 0.004660049438623106 0.085212332591965370 
Time: 15024

La última es el tiempo (que no sabemos si usarlo para la comparativa) y la anterior muestra:

generaciones_al_final    fitness_del_mejor    fitness_medio_pob    fitness_arquetipo1    fitness_arquetipo2 ...  fitness_arquetipo5

(en este caso sólo hay un arquetipo y por lo tanto sólo 4 columnas)

La variable de salida es el fitness del mejor para hacer la comparativa. Si hay tiempo, quizás sería buena idea comparar el tiempo/número de generaciones.

mgarenas commented 10 years ago

Ok, entendido.

Mándarme un par de ficheros de ejemplo y voy haciendo un programilla que lea todos los ficheros y vaya construyendo la tabla.

Maribel

On 07/11/14 17:42, Pablo García Sánchez wrote:

@mgarenas https://github.com/mgarenas Las dos últimas líneas de cada fichero son de la forma

00063 0.085212332591965370 0.004660049438623106 0.085212332591965370 Time: 15024

La última es el tiempo (que no sabemos si usarlo para la comparativa) y la anterior muestra:

generaciones_al_final fitness_del_mejor fitness_medio_pob fitness_arquetipo1 fitness_arquetipo2 ... fitness_arquetipo5

(en este caso sólo hay un arquetipo y por lo tanto sólo 4 columnas)

La variable de salida es el fitness del mejor para hacer la comparativa. Si hay tiempo, quizás sería buena idea comparar el tiempo/número de generaciones.

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deantares commented 10 years ago

Me he puesto yo a echar una manita para sacar las tablas. Os mando una tablita resumida, porque ahora mismo es un caaaaaos :)

rhgarcia commented 10 years ago

Hola,

Respondiendo a @fergunet, en efecto, F= [2,4,8] indica la cantidad de Comida:

F2 == comida diaria es 1/2 del número de celdas
F4 == comida diaria es 1/4 del número de celdas
F8 == comida diaria es 1/8 del número de celdas

por ejemplo:

Si W10 y F4, entonces las raciones de comida diarias son floor(10*10/4) = 25 raciones
Si W5 y F8, entonces las raciones de comida diarias son floor(5*5/8) = 3 raciones

Respecto a lo demás, ¿en qué puedo ayudar? (¿aparte de escribir?)

2014-11-07 18:07 GMT+01:00 Antonio Fernández Ares notifications@github.com :

Me he puesto yo a echar una manita para sacar las tablas. Os mando una tablita resumida, porque ahora mismo es un caaaaaos :)

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rhgarcia commented 10 years ago

BTW, mil gracias apaña@s!!! xD

2014-11-07 18:07 GMT+01:00 Antonio Fernández Ares notifications@github.com :

Me he puesto yo a echar una manita para sacar las tablas. Os mando una tablita resumida, porque ahora mismo es un caaaaaos :)

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mgarenas commented 10 years ago

Puedes ayudar en expliarme please por qué todos los fitness, o la mayoría de ellos son 0.

Si nosotros vamos cambiando los parámetros de entrada, en algún momento debe producirse un cambio en la salida, pero si la salida es siempre la misma... está claro que la conclusión va a ser que los parámetros de entrada no afectan a la salida.

rhgarcia commented 10 years ago

mmmm.... no todos deberían ser 0 :-( ... sólo aquellos que no han podido generar ningún arquetipo jamás. Esto puede suceder por varias causas, por ejemplo:

El Escenario 1 busca villanos, es decir, agentes que han matado. La única causa por la que un agente puede matar a otro (en este mundo) es porque el primero tenga hambre, sólo pueda comer en la casilla donde hay otro agente, el otro agente sea más débil, no desee apartarse y además tenga tan poca anergia que muera al ser atacado. Estas circunstancias pueden variar en función del perfil de los agentes, del tamaño del mundo virtual, del número de días que hayan pasado, de la cantidad de comida que quede, del número de agentes que haya en el mundo, etc... A priori es un poco fiasco que haya muchos 0s, pero bueno, la idea es ver aquellos que no sean 0, y qué parámetros han usado.

El escenario 2 busca villano y héroes. Los héroes son agentes que alguna vez atacaron a un villano. Si hay 0 villanos, habrá 0 héroes...

El escenario 3 busca a villanos, héroes, mentores y obstáculos. Un mentor es un agente que ayuda al héroe dándole comida. Un obstáculo aquel que ataca al héroe. Dicho escenario busca también a agentes vengativos, aquellos que alguna vez fueron atacados y que pasado un tiempo, devolvieron el golpe.

Espero que haya quedado medio claro...

2014-11-07 18:50 GMT+01:00 Maribel García Arenas notifications@github.com:

Puedes ayudar en expliarme please por qué todos los fitness, o la mayoría de ellos son 0.

Si nosotros vamos cambiando los parámetros de entrada, en algún momento debe producirse un cambio en la salida, pero si la salida es siempre la misma... está claro que la conclusión va a ser que los parámetros de entrada no afectan a la salida.

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mgarenas commented 10 years ago

Bueno, pues a la espera de las demás tablas... en las que esperemos que haya algún escenario o parámetro que haya generado una salida diferente de 0... tenemos que esperar a ver qué pasa.

deantares commented 10 years ago

Estoy ahora mismo generando las tablas de los otros escenarios, ahora las mando.

Sobre el número de ceros, la verdad es que es hay un número acojonante de ellos:

e1-hist-villain

Dadme un ratejo y mando las otras.

Un saludote.

rhgarcia commented 10 years ago

Pues sí ... según veo todo apunta a que no es sencillo conseguir que haya villanos con los parámetros elegidos ... :-(

2014-11-07 19:15 GMT+01:00 Antonio Fernández Ares notifications@github.com :

Estoy ahora mismo generando las tablas de los otros escenarios, ahora las mando.

Sobre el número de ceros, la verdad es que es hay un número acojonante de ellos:

[image: e1-hist-villain] https://cloud.githubusercontent.com/assets/1782996/4957992/e549bc64-66a9-11e4-8712-db768011e35a.png

Dadme un ratejo y mando las otras.

Un saludote.

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fergunet commented 10 years ago

Bueno, pues primera tarea @raiben : ver qué parámetros (o combinaciones de parámetros) dan SIEMPRE 0 y quitarlos del análisis (pero apuntarlo en el paper, porque son un resultado de nuestro estudio)

deantares commented 10 years ago

Pesan demasiado para pasarlos por correo o para el GIT. Lo subo a consigna.

https://upload.ugr.es/f/YWidKSVEwo6KKSYW/Datos%20MADE.7z

Pues tiene tarea para rato :sweat_smile:

e1-hist-villain e2 best_fitness e5 best_fitness

pacastillo commented 10 years ago

Estoy intentando aplicar ANOVA, pero acabo de obtener el siguiente error... :( R(43950,0xa17c01a8) malloc: * mach_vm_map(size=3490295808) failed (error code=3) * error: can't allocate region Error: no se puede ubicar un vector de tamaño 3.3 Gb

Voy a probar en otra máquina con más RAM, a ver si me deja ejecutar el tests a esa cantidad tan brutal de datos.

deantares commented 10 years ago

Prueba con sipesca, que tiene 16GB 😆 El 08/11/2014 00:30, "Pedro A. Castillo Valdivieso" < notifications@github.com> escribió:

Estoy intentando aplicar ANOVA, pero acabo de obtener el siguiente error... :( R(43950,0xa17c01a8) malloc: * mach_vm_map(size=3490295808) failed (error code=3) * error: can't allocate region Error: no se puede ubicar un vector de tamaño 3.3 Gb

Voy a probar en otra máquina con más RAM, a ver si me deja ejecutar el tests a esa cantidad tan brutal de datos.

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fergunet commented 10 years ago

Mira a ver si puedes eliminar algún valor de parámetro que siempre dé fitness 0. Intuyo que el 64 días es un buen candidato para quitar todas las ejecuciones que lo tengan en el nombre del log.

El sábado, 8 de noviembre de 2014, Antonio Fernández Ares < notifications@github.com> escribió:

Prueba con sipesca, que tiene 16GB 😆 El 08/11/2014 00:30, "Pedro A. Castillo Valdivieso" < notifications@github.com javascript:_e(%7B%7D,'cvml','notifications@github.com');> escribió:

Estoy intentando aplicar ANOVA, pero acabo de obtener el siguiente error... :( R(43950,0xa17c01a8) malloc: * mach_vm_map(size=3490295808) failed (error code=3) * error: can't allocate region Error: no se puede ubicar un vector de tamaño 3.3 Gb

Voy a probar en otra máquina con más RAM, a ver si me deja ejecutar el tests a esa cantidad tan brutal de datos.

— Reply to this email directly or view it on GitHub < https://github.com/geneura-papers/2015-Evostar/issues/16#issuecomment-62231007>

.

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Pablo García Sánchez University of Granada http://www.ugr.es/~pablogarcia

pacastillo commented 10 years ago

Sí. Ahí he podido. Ha tardado más de 10min en hacer el test. En cualquier caso, quería que me confirmáseis que queremos ver los efectos de los siguientes parámetros: RUN,E,P,D,W,F,S,GEN,AF,VILLAIN sobre "BF" (best_fitness).

Obtendrémos como resultado qué parámetros afectan significativamente a BF. Luego, ya podremos estudiar los diferentes niveles de esos parámetros que sí afecten.

Si sobra algún parámetro, indicádmelo para eliminarlo del modelo.

A continuación os copio la tabla ANOVA obtenida usando todos los parámetros:

Analysis of Variance Table

Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
RUN 1 0.05 0.05 7.7299e+29 < 2.2e-16 P 1 88.48 88.48 1.3686e+33 < 2.2e-16 D 1 420.02 420.02 6.4968e+33 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 4.2961e+33 < 2.2e-16 F 1 1105.63 1105.63 1.7102e+34 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 1.1839e+32 < 2.2e-16 GEN 1 191.48 191.48 2.9618e+33 < 2.2e-16 AF 1 791.93 791.93 1.2249e+34 < 2.2e-16 VILLAI 1 339.55 339.55 5.2521e+33 < 2.2e-16 *** RUN:P 1 0.00 0.00 2.8955e+00 0.08883 . RUN:D 1 0.00 0.00 5.1760e-01 0.47186
P:D 1 0.00 0.00 3.1760e-01 0.57305
RUN:W 1 0.00 0.00 4.6600e-02 0.82903
P:W 1 0.00 0.00 2.5500e-02 0.87324
D:W 1 0.00 0.00 5.8500e-02 0.80883
RUN:F 1 0.00 0.00 4.4439e+00 0.03503 * P:F 1 0.00 0.00 2.0052e+00 0.15676
D:F 1 0.00 0.00 3.9800e-02 0.84189
W:F 1 0.00 0.00 1.8900e-01 0.66371
RUN:S 1 0.00 0.00 2.0030e-01 0.65446
P:S 1 0.00 0.00 7.3600e-02 0.78621
D:S 1 0.00 0.00 8.6000e-03 0.92600
W:S 1 0.00 0.00 2.0000e-03 0.96417
F:S 1 0.00 0.00 1.1360e-01 0.73603
RUN:GEN 1 0.00 0.00 9.1200e-02 0.76266
P:GEN 1 0.00 0.00 9.1600e-02 0.76215
D:GEN 1 0.00 0.00 1.9500e-02 0.88887
W:GEN 1 0.00 0.00 9.7000e-03 0.92172
F:GEN 1 0.00 0.00 9.6280e-01 0.32648
S:GEN 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97830
RUN:AF 1 0.00 0.00 6.9400e-02 0.79226
P:AF 1 0.00 0.00 1.1490e-01 0.73459
D:AF 1 0.00 0.00 9.1000e-03 0.92395
W:AF 1 0.00 0.00 1.2200e-02 0.91201
F:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99630
S:AF 1 0.00 0.00 1.5000e-03 0.96873
GEN:AF 1 0.00 0.00 4.5000e-03 0.94659
RUN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.1000e-02 0.91635
P:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99986
D:VILLAI 1 0.00 0.00 2.5000e-03 0.96011
W:VILLAI 1 0.00 0.00 3.9000e-03 0.95004
F:VILLAI 1 0.00 0.00 1.7270e-01 0.67769
S:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99067
GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 3.5000e-03 0.95315
AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.1100e-02 0.88462
RUN:P:D 1 0.00 0.00 7.9880e-01 0.37145
RUN:P:W 1 0.00 0.00 7.9200e-02 0.77842
RUN:D:W 1 0.00 0.00 1.4890e-01 0.69955
P:D:W 1 0.00 0.00 3.1100e-02 0.86011
RUN:P:F 1 0.00 0.00 5.6700e+00 0.01726 * RUN:D:F 1 0.00 0.00 1.1630e-01 0.73304
P:D:F 1 0.00 0.00 7.2200e-02 0.78816
RUN:W:F 1 0.00 0.00 5.4460e-01 0.46052
P:W:F 1 0.00 0.00 2.7560e-01 0.59959
D:W:F 1 0.00 0.00 5.0000e-03 0.94339
RUN:P:S 1 0.00 0.00 1.9720e-01 0.65702
RUN:D:S 1 0.00 0.00 2.2300e-02 0.88134
P:D:S 1 0.00 0.00 2.1300e-02 0.88394
RUN:W:S 1 0.00 0.00 5.1000e-03 0.94289
P:W:S 1 0.00 0.00 5.5000e-03 0.94112
D:W:S 1 0.00 0.00 7.3000e-03 0.93193
RUN:F:S 1 0.00 0.00 3.2670e-01 0.56762
P:F:S 1 0.00 0.00 1.1370e-01 0.73596
D:F:S 1 0.00 0.00 4.1000e-03 0.94914
W:F:S 1 0.00 0.00 7.2000e-03 0.93219
RUN:P:GEN 1 0.00 0.00 2.5360e-01 0.61456
RUN:D:GEN 1 0.00 0.00 6.1600e-02 0.80403
P:D:GEN 1 0.00 0.00 2.0020e-01 0.65457
RUN:W:GEN 1 0.00 0.00 1.6300e-02 0.89839
P:W:GEN 1 0.00 0.00 5.6000e-03 0.94013
D:W:GEN 1 0.00 0.00 2.4300e-02 0.87606
RUN:F:GEN 1 0.00 0.00 2.5320e+00 0.11156
P:F:GEN 1 0.00 0.00 1.0071e+00 0.31559
D:F:GEN 1 0.00 0.00 1.6180e-01 0.68754
W:F:GEN 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99280
RUN:S:GEN 1 0.00 0.00 4.4000e-03 0.94702
P:S:GEN 1 0.00 0.00 2.1000e-03 0.96317
D:S:GEN 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98260
W:S:GEN 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98726
F:S:GEN 1 0.00 0.00 5.8200e-02 0.80935
RUN:P:AF 1 0.00 0.00 3.3300e-01 0.56392
RUN:D:AF 1 0.00 0.00 2.2700e-02 0.88020
P:D:AF 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97865
RUN:W:AF 1 0.00 0.00 3.2400e-02 0.85715
P:W:AF 1 0.00 0.00 4.0000e-03 0.94956
D:W:AF 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97911
RUN:F:AF 1 0.00 0.00 3.1000e-03 0.95537
P:F:AF 1 0.00 0.00 1.9900e-02 0.88782
D:F:AF 1 0.00 0.00 1.1500e-02 0.91463
W:F:AF 1 0.00 0.00 5.1000e-03 0.94318
RUN:S:AF 1 0.00 0.00 6.9000e-03 0.93366
P:S:AF 1 0.00 0.00 7.0000e-03 0.93328
D:S:AF 1 0.00 0.00 9.0000e-04 0.97549
W:S:AF 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98629
F:S:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99850
RUN:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.3200e-02 0.90857
P:GEN:AF 1 0.00 0.00 3.6000e-02 0.84955
D:GEN:AF 1 0.00 0.00 2.0000e-03 0.96445
W:GEN:AF 1 0.00 0.00 4.0000e-04 0.98414
F:GEN:AF 1 0.00 0.00 2.7160e-01 0.60225
S:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99320
RUN:P:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.99014
RUN:D:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99825
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E:P:D:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 4.7060e-01 0.49269
RUN:P:D:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.9000e-03 0.95015
RUN:P:D:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97921
RUN:P:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 6.0000e-04 0.98003
RUN:D:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.8000e-03 0.96653
P:D:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99801
RUN:P:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99645
E:P:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 4.5360e-01 0.50061
RUN:D:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99689
P:D:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99683
RUN:P:D:W:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99855
RUN:P:D:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99643
E:P:D:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.8500e-02 0.86591
P:D:W:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99783
RUN:E:P:D:W:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0600e-02 0.86108
RUN:P:D:W:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99751
E:P:D:W:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.7100e-02 0.86926

Residuals 425555 0.00 0.00

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Como veréis, los parámetros afectan significativamente a la salida BF :) Pero también un par de combinaciones de esos parámetros.

fergunet commented 10 years ago

Buenas, Pedro.

Creo que no hay que usar Villain (es una parte del fitness), RUN (es el número de runs de 0 a 30), AF (es el average fitness de la población) ni E (es un identificador de las 3 funciones fitness para los 3 problemas a testear). Si acaso, habría que hacer 3 anovas por separado, para E1, E2 y E5. Pero por lo que veo P,D,W,F,S afectan al resultado, lo cual tiene sentido.

De todas formas @raiben ha encontrado algunas anomalías en E5, a lo mejor volvemos a lanzar los E5.

El 8 de noviembre de 2014, 0:57, Pedro A. Castillo Valdivieso < notifications@github.com> escribió:

Sí. Ahí he podido. Ha tardado más de 10min en hacer el test. En cualquier caso, quería que me confirmáseis que queremos ver los efectos de los siguientes parámetros: RUN,E,P,D,W,F,S,GEN,AF,VILLAIN sobre "BF" (best_fitness).

Obtendrémos como resultado qué parámetros afectan significativamente a BF. Luego, ya podremos estudiar los diferentes niveles de esos parámetros que sí afecten.

Si sobra algún parámetro, indicádmelo para eliminarlo del modelo.

A continuación os copio la tabla ANOVA obtenida usando todos los

parámetros:

Analysis of Variance Table

Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

RUN 1 0.05 0.05 7.7299e+29 < 2.2e-16 P 1 88.48 88.48 1.3686e+33 < 2.2e-16 D 1 420.02 420.02 6.4968e+33 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 4.2961e+33 < 2.2e-16 F 1 1105.63 1105.63 1.7102e+34 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 1.1839e+32 < 2.2e-16 GEN 1 191.48 191.48 2.9618e+33 < 2.2e-16 AF 1 791.93 791.93 1.2249e+34 < 2.2e-16 VILLAI 1 339.55 339.55 5.2521e+33 < 2.2e-16 *** RUN:P 1 0.00 0.00 2.8955e+00 0.08883 . RUN:D 1 0.00 0.00 5.1760e-01 0.47186

P:D 1 0.00 0.00 3.1760e-01 0.57305

RUN:W 1 0.00 0.00 4.6600e-02 0.82903

P:W 1 0.00 0.00 2.5500e-02 0.87324

D:W 1 0.00 0.00 5.8500e-02 0.80883

RUN:F 1 0.00 0.00 4.4439e+00 0.03503 * P:F 1 0.00 0.00 2.0052e+00 0.15676

D:F 1 0.00 0.00 3.9800e-02 0.84189

W:F 1 0.00 0.00 1.8900e-01 0.66371

RUN:S 1 0.00 0.00 2.0030e-01 0.65446

P:S 1 0.00 0.00 7.3600e-02 0.78621

D:S 1 0.00 0.00 8.6000e-03 0.92600

W:S 1 0.00 0.00 2.0000e-03 0.96417

F:S 1 0.00 0.00 1.1360e-01 0.73603

RUN:GEN 1 0.00 0.00 9.1200e-02 0.76266

P:GEN 1 0.00 0.00 9.1600e-02 0.76215

D:GEN 1 0.00 0.00 1.9500e-02 0.88887

W:GEN 1 0.00 0.00 9.7000e-03 0.92172

F:GEN 1 0.00 0.00 9.6280e-01 0.32648

S:GEN 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97830

RUN:AF 1 0.00 0.00 6.9400e-02 0.79226

P:AF 1 0.00 0.00 1.1490e-01 0.73459

D:AF 1 0.00 0.00 9.1000e-03 0.92395

W:AF 1 0.00 0.00 1.2200e-02 0.91201

F:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99630

S:AF 1 0.00 0.00 1.5000e-03 0.96873

GEN:AF 1 0.00 0.00 4.5000e-03 0.94659

RUN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.1000e-02 0.91635

P:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99986

D:VILLAI 1 0.00 0.00 2.5000e-03 0.96011

W:VILLAI 1 0.00 0.00 3.9000e-03 0.95004

F:VILLAI 1 0.00 0.00 1.7270e-01 0.67769

S:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99067

GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 3.5000e-03 0.95315

AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.1100e-02 0.88462

RUN:P:D 1 0.00 0.00 7.9880e-01 0.37145

RUN:P:W 1 0.00 0.00 7.9200e-02 0.77842

RUN:D:W 1 0.00 0.00 1.4890e-01 0.69955

P:D:W 1 0.00 0.00 3.1100e-02 0.86011

RUN:P:F 1 0.00 0.00 5.6700e+00 0.01726 * RUN:D:F 1 0.00 0.00 1.1630e-01 0.73304

P:D:F 1 0.00 0.00 7.2200e-02 0.78816

RUN:W:F 1 0.00 0.00 5.4460e-01 0.46052

P:W:F 1 0.00 0.00 2.7560e-01 0.59959

D:W:F 1 0.00 0.00 5.0000e-03 0.94339

RUN:P:S 1 0.00 0.00 1.9720e-01 0.65702

RUN:D:S 1 0.00 0.00 2.2300e-02 0.88134

P:D:S 1 0.00 0.00 2.1300e-02 0.88394

RUN:W:S 1 0.00 0.00 5.1000e-03 0.94289

P:W:S 1 0.00 0.00 5.5000e-03 0.94112

D:W:S 1 0.00 0.00 7.3000e-03 0.93193

RUN:F:S 1 0.00 0.00 3.2670e-01 0.56762

P:F:S 1 0.00 0.00 1.1370e-01 0.73596

D:F:S 1 0.00 0.00 4.1000e-03 0.94914

W:F:S 1 0.00 0.00 7.2000e-03 0.93219

RUN:P:GEN 1 0.00 0.00 2.5360e-01 0.61456

RUN:D:GEN 1 0.00 0.00 6.1600e-02 0.80403

P:D:GEN 1 0.00 0.00 2.0020e-01 0.65457

RUN:W:GEN 1 0.00 0.00 1.6300e-02 0.89839

P:W:GEN 1 0.00 0.00 5.6000e-03 0.94013

D:W:GEN 1 0.00 0.00 2.4300e-02 0.87606

RUN:F:GEN 1 0.00 0.00 2.5320e+00 0.11156

P:F:GEN 1 0.00 0.00 1.0071e+00 0.31559

D:F:GEN 1 0.00 0.00 1.6180e-01 0.68754

W:F:GEN 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99280

RUN:S:GEN 1 0.00 0.00 4.4000e-03 0.94702

P:S:GEN 1 0.00 0.00 2.1000e-03 0.96317

D:S:GEN 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98260

W:S:GEN 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98726

F:S:GEN 1 0.00 0.00 5.8200e-02 0.80935

RUN:P:AF 1 0.00 0.00 3.3300e-01 0.56392

RUN:D:AF 1 0.00 0.00 2.2700e-02 0.88020

P:D:AF 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97865

RUN:W:AF 1 0.00 0.00 3.2400e-02 0.85715

P:W:AF 1 0.00 0.00 4.0000e-03 0.94956

D:W:AF 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97911

RUN:F:AF 1 0.00 0.00 3.1000e-03 0.95537

P:F:AF 1 0.00 0.00 1.9900e-02 0.88782

D:F:AF 1 0.00 0.00 1.1500e-02 0.91463

W:F:AF 1 0.00 0.00 5.1000e-03 0.94318

RUN:S:AF 1 0.00 0.00 6.9000e-03 0.93366

P:S:AF 1 0.00 0.00 7.0000e-03 0.93328

D:S:AF 1 0.00 0.00 9.0000e-04 0.97549

W:S:AF 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98629

F:S:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99850

RUN:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.3200e-02 0.90857

P:GEN:AF 1 0.00 0.00 3.6000e-02 0.84955

D:GEN:AF 1 0.00 0.00 2.0000e-03 0.96445

W:GEN:AF 1 0.00 0.00 4.0000e-04 0.98414

F:GEN:AF 1 0.00 0.00 2.7160e-01 0.60225

S:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99320

RUN:P:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.99014

RUN:D:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99825

P:D:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99818

RUN:W:VILLAI 1 0.00 0.00 5.4000e-03 0.94168

P:W:VILLAI 1 0.00 0.00 1.3300e-02 0.90813

D:W:VILLAI 1 0.00 0.00 4.9000e-03 0.94430

RUN:F:VILLAI 1 0.00 0.00 4.4310e-01 0.50562

P:F:VILLAI 1 0.00 0.00 1.1500e-02 0.91452

D:F:VILLAI 1 0.00 0.00 4.2000e-03 0.94828

W:F:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.98923

RUN:S:VILLAI 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98250

P:S:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99771

D:S:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99177

W:S:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.98814

F:S:VILLAI 1 0.00 0.00 6.9000e-03 0.93394

RUN:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 2.2400e-02 0.88105

P:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.3500e-02 0.90767

D:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.5000e-03 0.96960

W:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.6000e-02 0.89937

F:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.3580e-01 0.71252

S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98282

RUN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 6.0900e-02 0.80514

P:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99262

D:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99150

W:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.3500e-02 0.90765

F:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.1000e-03 0.95559

S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.8000e-03 0.96584

GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 6.6800e-02 0.79604

RUN:P:D:W 1 0.00 0.00 7.7600e-02 0.78061

RUN:P:D:F 1 0.00 0.00 1.7050e-01 0.67970

RUN:P:W:F 1 0.00 0.00 8.2530e-01 0.36363

RUN:D:W:F 1 0.00 0.00 4.8000e-03 0.94495

P:D:W:F 1 0.00 0.00 4.0000e-04 0.98501

RUN:P:D:S 1 0.00 0.00 5.1700e-02 0.82007

RUN:P:W:S 1 0.00 0.00 1.4100e-02 0.90556

RUN:D:W:S 1 0.00 0.00 1.3700e-02 0.90687

P:D:W:S 1 0.00 0.00 1.9000e-03 0.96507

RUN:P:F:S 1 0.00 0.00 3.6320e-01 0.54675

RUN:D:F:S 1 0.00 0.00 6.3000e-03 0.93677

P:D:F:S 1 0.00 0.00 5.7000e-03 0.93976

RUN:W:F:S 1 0.00 0.00 3.3200e-02 0.85535

P:W:F:S 1 0.00 0.00 1.2100e-02 0.91239

D:W:F:S 1 0.00 0.00 6.0000e-04 0.98080

RUN:P:D:GEN 1 0.00 0.00 5.1330e-01 0.47371

RUN:P:W:GEN 1 0.00 0.00 2.1000e-03 0.96374

RUN:D:W:GEN 1 0.00 0.00 8.1500e-02 0.77533

P:D:W:GEN 1 0.00 0.00 1.1600e-02 0.91405

RUN:P:F:GEN 1 0.00 0.00 2.6279e+00 0.10500

RUN:D:F:GEN 1 0.00 0.00 4.3450e-01 0.50981

P:D:F:GEN 1 0.00 0.00 1.2120e-01 0.72778

RUN:W:F:GEN 1 0.00 0.00 1.8000e-03 0.96587

P:W:F:GEN 1 0.00 0.00 3.8000e-02 0.84550

D:W:F:GEN 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98145

RUN:P:S:GEN 1 0.00 0.00 7.5000e-03 0.93107

RUN:D:S:GEN 1 0.00 0.00 4.2000e-03 0.94822

P:D:S:GEN 1 0.00 0.00 1.1800e-02 0.91360

RUN:W:S:GEN 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99444

P:W:S:GEN 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99416

D:W:S:GEN 1 0.00 0.00 2.9000e-03 0.95693

RUN:F:S:GEN 1 0.00 0.00 1.5320e-01 0.69548

P:F:S:GEN 1 0.00 0.00 3.8300e-02 0.84486

D:F:S:GEN 1 0.00 0.00 1.8500e-02 0.89184

W:F:S:GEN 1 0.00 0.00 2.8000e-03 0.95788

RUN:P:D:AF 1 0.00 0.00 2.8000e-03 0.95762

RUN:P:W:AF 1 0.00 0.00 1.8200e-02 0.89258

RUN:D:W:AF 1 0.00 0.00 5.3000e-03 0.94173

P:D:W:AF 1 0.00 0.00 1.4000e-03 0.97011

RUN:P:F:AF 1 0.00 0.00 6.1500e-02 0.80419

RUN:D:F:AF 1 0.00 0.00 5.3000e-02 0.81797

P:D:F:AF 1 0.00 0.00 1.0100e-02 0.91985

RUN:W:F:AF 1 0.00 0.00 1.0000e-03 0.97532

P:W:F:AF 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99270

D:W:F:AF 1 0.00 0.00 4.0000e-04 0.98338

RUN:P:S:AF 1 0.00 0.00 1.8100e-02 0.89288

RUN:D:S:AF 1 0.00 0.00 5.0000e-03 0.94389

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W:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99899

RUN:P:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 6.5800e-02 0.79748

RUN:D:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99930

P:D:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98678

RUN:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.8200e-02 0.86655

P:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 6.4000e-03 0.93629

D:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 9.0000e-04 0.97648

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P:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.8000e-03 0.95117

D:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.9000e-03 0.96546

W:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 9.0000e-04 0.97595

RUN:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.1100e-02 0.91616

P:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-03 0.97521

D:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99557

W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.98789

F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99577

RUN:P:D:W:F:S 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.98974

RUN:P:D:W:F:GEN 1 0.00 0.00 4.6000e-03 0.94571

RUN:P:D:W:S:GEN 1 0.00 0.00 1.1000e-03 0.97366

RUN:P:D:F:S:GEN 1 0.00 0.00 1.5100e-02 0.90210

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P:D:W:F:S:GEN 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.98827

RUN:E:P:D:F:AF 1 0.00 0.00 2.3148e+00 0.12815

RUN:P:D:W:F:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99726

E:P:D:W:F:AF 1 0.00 0.00 2.4747e+00 0.11569

RUN:P:D:W:S:AF 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99123

RUN:P:D:F:S:AF 1 0.00 0.00 9.0000e-04 0.97661

E:P:D:F:S:AF 1 0.00 0.00 5.2600e-01 0.46828

RUN:P:W:F:S:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99940

P:D:W:F:S:AF 1 0.00 0.00 8.2050e-01 0.36504

RUN:P:D:W:GEN:AF 1 0.00 0.00 6.0000e-03 0.93849

E:P:D:W:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.4302e+00 0.23174

RUN:P:D:F:GEN:AF 1 0.00 0.00 2.5700e-02 0.87260

E:P:D:F:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.4338e+00 0.23115

RUN:P:W:F:GEN:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99641

RUN:D:W:F:GEN:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99450

P:D:W:F:GEN:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99788

RUN:P:D:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 2.0000e-04 0.98808

RUN:P:W:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 8.0000e-04 0.97742

RUN:D:W:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98161

P:D:W:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99734

RUN:P:F:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99610

RUN:D:F:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 2.3000e-03 0.96188

P:D:F:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99070

RUN:W:F:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99313

RUN:P:D:W:F:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99794

RUN:P:D:W:S:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98647

RUN:P:D:F:S:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99202

RUN:P:W:F:S:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99907

RUN:D:W:F:S:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99825

RUN:P:D:W:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 4.1000e-03 0.94896

RUN:P:D:F:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 2.3000e-03 0.96173

RUN:P:W:F:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99772

E:P:W:F:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.4467e+00 0.22905

P:D:W:F:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 5.7449e+01 3.476e-14 *** RUN:P:D:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99401

RUN:P:W:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 8.0000e-04 0.97782

RUN:D:W:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 3.5000e-03 0.95286

P:D:W:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99580

RUN:P:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 4.0000e-04 0.98456

RUN:D:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0000e-03 0.96439

P:D:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98654

RUN:W:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99814

E:W:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.6131e+00 0.20406

P:W:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99910

D:W:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 9.6886e+01 < 2.2e-16 *** RUN:E:D:W:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0360e-01 0.65180

RUN:P:D:W:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99784

E:P:D:W:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 7.0420e-01 0.40137

RUN:E:D:F:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.5870e+00 0.20775

RUN:P:D:F:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 5.0000e-03 0.94375

P:D:W:F:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99703

RUN:P:D:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99771

RUN:P:W:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99776

RUN:D:W:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98520

E:D:W:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.6497e+00 0.19900

P:D:W:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99893

RUN:P:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99223

E:P:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.6754e+00 0.19553

RUN:D:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99423

E:D:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.7431e+00 0.18675

P:D:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99650

RUN:W:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99629

RUN:P:D:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 6.0000e-04 0.98098

RUN:P:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.8100e-02 0.89286

RUN:D:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 5.0000e-03 0.94385

P:D:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99285

RUN:P:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99601

RUN:D:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 5.0000e-03 0.94364

P:D:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 9.0000e-04 0.97629

RUN:W:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97857

RUN:P:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 4.8000e-03 0.94465

RUN:D:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99709

P:D:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99556

RUN:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.7000e-03 0.96757

P:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99055

D:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.2000e-03 0.96292

RUN:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 4.7000e-03 0.94539

P:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99764

D:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99306

RUN:P:D:W:F:S:GEN 1 0.00 0.00 1.6000e-03 0.96791

E:P:D:W:F:S:AF 1 0.00 0.00 3.4720e-01 0.55573

E:P:D:W:F:GEN:AF 1 0.00 0.00 3.5870e-01 0.54922

RUN:P:D:W:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 1.3000e-03 0.97092

RUN:P:D:F:S:GEN:AF 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98220

RUN:P:D:W:F:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99931

E:P:D:W:F:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.7770e-01 0.67337

RUN:P:D:W:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.0000e-04 0.99256

RUN:P:D:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 6.0000e-04 0.98122

RUN:P:W:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99930

E:D:W:F:S:GEN:VILLAI 1 0.00 0.00 1.8190e-01 0.66979

E:P:D:W:F:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.0150e-01 0.65352

RUN:P:D:W:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98674

RUN:P:D:F:S:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0000e-04 0.98550

RUN:P:D:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 5.0000e-04 0.98255

E:P:D:W:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 4.7060e-01 0.49269

RUN:P:D:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.9000e-03 0.95015

RUN:P:D:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 7.0000e-04 0.97921

RUN:P:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 6.0000e-04 0.98003

RUN:D:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 1.8000e-03 0.96653

P:D:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99801

RUN:P:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99645

E:P:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 4.5360e-01 0.50061

RUN:D:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99689

P:D:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99683

RUN:P:D:W:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99855

RUN:P:D:W:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99643

E:P:D:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.8500e-02 0.86591

P:D:W:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99783

RUN:E:P:D:W:F:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 3.0600e-02 0.86108

RUN:P:D:W:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 0.0000e+00 0.99751

E:P:D:W:F:S:GEN:AF:VILLAI 1 0.00 0.00 2.7100e-02 0.86926 Residuals 425555 0.00 0.00 Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Como veréis, los parámetros afectan significativamente a la salida BF :) Pero también un par de combinaciones de esos parámetros.

— Reply to this email directly or view it on GitHub https://github.com/geneura-papers/2015-Evostar/issues/16#issuecomment-62233166 .

Pablo García Sánchez University of Granada http://www.ugr.es/~pablogarcia

pacastillo commented 10 years ago

Ok, quitamos esas columnas (es cierto que no tienen sentido ahí).

pacastillo commented 10 years ago

He quitado los parámetros que sobran y como era de esperar, los que dejamos siguen afectando al resultado. Ahora además, las interacciones entre parámetros afectan también:

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
P 1 88.48 88.48 6.9921e+04 < 2.2e-16 D 1 420.06 420.06 3.3194e+05 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 2.1947e+05 < 2.2e-16 F 1 1105.64 1105.64 8.7369e+05 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 6.0471e+03 < 2.2e-16 GEN 1 191.46 191.46 1.5129e+05 < 2.2e-16 P:D 1 29.36 29.36 2.3199e+04 < 2.2e-16 P:W 1 3.11 3.11 2.4567e+03 < 2.2e-16 D:W 1 4.42 4.42 3.4906e+03 < 2.2e-16 P:F 1 43.87 43.87 3.4666e+04 < 2.2e-16 D:F 1 136.12 136.12 1.0757e+05 < 2.2e-16 W:F 1 239.25 239.25 1.8906e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.09 0.09 7.1032e+01 < 2.2e-16 D:S 1 0.48 0.48 3.8086e+02 < 2.2e-16 W:S 1 2.07 2.07 1.6324e+03 < 2.2e-16 F:S 1 3.64 3.64 2.8767e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 11.02 11.02 8.7067e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 0.18 0.18 1.3887e+02 < 2.2e-16 W:GEN 1 2.70 2.70 2.1362e+03 < 2.2e-16 F:GEN 1 7.42 7.42 5.8603e+03 < 2.2e-16 S:GEN 1 0.08 0.08 6.0986e+01 5.762e-15 P:D:W 1 1.06 1.06 8.4019e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 1.77 1.77 1.3986e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.05 0.05 3.8001e+01 7.079e-10 D:W:F 1 10.83 10.83 8.5593e+03 < 2.2e-16 P:D:S 1 0.00 0.00 1.6187e+00 0.2032679
P:W:S 1 0.17 0.17 1.3775e+02 < 2.2e-16 D:W:S 1 0.18 0.18 1.4361e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.00 0.00 3.6688e+00 0.0554394 .
D:F:S 1 0.08 0.08 6.1543e+01 4.342e-15 W:F:S 1 0.38 0.38 3.0069e+02 < 2.2e-16 P:D:GEN 1 0.06 0.06 4.9365e+01 2.128e-12 P:W:GEN 1 1.11 1.11 8.8090e+02 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 17.66 17.66 1.3953e+04 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 7.30 7.30 5.7667e+03 < 2.2e-16 D:F:GEN 1 2.77 2.77 2.1863e+03 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 1.70 1.70 1.3467e+03 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 0.09 0.09 7.0689e+01 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 0.07 0.07 5.8135e+01 2.452e-14 W:S:GEN 1 0.00 0.00 2.8528e+00 0.0912155 .
F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.3828e+01 2.192e-13 P:D:W:F 1 19.84 19.84 1.5679e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.02 0.02 1.2839e+01 0.0003396 P:D:F:S 1 0.05 0.05 4.0505e+01 1.963e-10 P:W:F:S 1 0.01 0.01 5.0342e+00 0.0248527 \
D:W:F:S 1 0.88 0.88 6.9919e+02 < 2.2e-16 ** P:D:W:GEN 1 0.39 0.39 3.0892e+02 < 2.2e-16 P:D:F:GEN 1 6.50 6.50 5.1325e+03 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 3.91 3.91 3.0895e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 24.57 24.57 1.9417e+04 < 2.2e-16 P:D:S:GEN 1 0.01 0.01 6.5027e+00 0.0107715 *
P:W:S:GEN 1 0.01 0.01 5.3165e+00 0.0211249 \
D:W:S:GEN 1 0.05 0.05 3.9361e+01 3.525e-10 ** P:F:S:GEN 1 0.10 0.10 7.6620e+01 < 2.2e-16 D:F:S:GEN 1 0.05 0.05 4.2713e+01 6.347e-11 W:F:S:GEN 1 0.09 0.09 7.2595e+01 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 0.18 0.18 1.4275e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:GEN 1 6.33 6.33 5.0028e+03 < 2.2e-16 P:D:W:S:GEN 1 0.01 0.01 4.4723e+00 0.0344485 *
P:D:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.9091e+01 1.247e-05 P:W:F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.7352e+01 3.650e-14 D:W:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.4147e+01 0.0001691 P:D:W:F:S:GEN 1 0.14 0.14 1.0809e+02 < 2.2e-16

Residuals 425997 539.09 0.00

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

pacastillo commented 10 years ago

Pablo, revisando el archivo que ha adjuntado Antares, veo que corresponde a E=1. Así es que esa tabla ANOVA anterior es la de E1.

Enviad las tablas para los otros valores de E (gracias).

mgarenas commented 10 years ago

Creo que no deberiamos hacer anova. Sino el equivalente no parametrico. Nos pueden sacar los colores con las hipotesis previas para aplicar el test.

Yo hasta mañana tarde no puedo.

Según lo que hayáis dicho lo hacemos asi o no.

Maribel

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Asunto: Re: [2015-Evostar] [MADE] Realizar análisis estadístico (#16)

He quitado los parámetros que sobran y como era de esperar, los que dejamos siguen afectando al resultado. Ahora además, las interacciones entre parámetros afectan también: Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) P 1 88.48 88.48 6.9921e+04 < 2.2e-16 *** D 1 420.06 420.06 3.3194e+05 < 2.2e-16 *** W 1 277.74 277.74 2.1947e+05 < 2.2e-16 *** F 1 1105.64 1105.64 8.7369e+05 < 2.2e-16 *** S 1 7.65 7.65 6.0471e+03 < 2.2e-16 *** GEN 1 191.46 191.46 1.5129e+05 < 2.2e-16 *** P:D 1 29.36 29.36 2.3199e+04 < 2.2e-16 *** P:W 1 3.11 3.11 2.4567e+03 < 2.2e-16 *** D:W 1 4.42 4.42 3.4906e+03 < 2.2e-16 *** P:F 1 43.87 43.87 3.4666e+04 < 2.2e-16 *** D:F 1 136.12 136.12 1.0757e+05 < 2.2e-16 *** W:F 1 239.25 239.25 1.8906e+05 < 2.2e-16 *** P:S 1 0.09 0.09 7.1032e+01 < 2.2e-16 *** D:S 1 0.48 0.48 3.8086e+02 < 2.2e-16 *** W:S 1 2.07 2.07 1.6324e+03 < 2.2e-16 *** F:S 1 3.64 3.64 2.8767e+03 < 2.2e-16 *** P:GEN 1 11.02 11.02 8.7067e+03 < 2.2e-16 *** D:GEN 1 0.18 0.18 1.3887e+02 < 2.2e-16 *** W:GEN 1 2.70 2.70 2.1362e+03 < 2.2e-16 *** F:GEN 1 7.42 7.42 5.8603e+03 < 2.2e-16 *** S:GEN 1 0.08 0.08 6.0986e+01 5.762e-15 *** P:D:W 1 1.06 1.06 8.4019e+02 < 2.2e-16 *** P:D:F 1 1.77 1.77 1.3986e+03 < 2.2e-16 *** P:W:F 1 0.05 0.05 3.8001e+01 7.079e-10 *** D:W:F 1 10.83 10.83 8.5593e+03 < 2.2e-16 *** P:D:S 1 0.00 0.00 1.6187e+00 0.2032679 P:W:S 1 0.17 0.17 1.3775e+02 < 2.2e-16 *** D:W:S 1 0.18 0.18 1.4361e+02 < 2.2e-16 *** P:F:S 1 0.00 0.00 3.6688e+00 0.0554394 . D:F:S 1 0.08 0.08 6.1543e+01 4.342e-15 *** W:F:S 1 0.38 0.38 3.0069e+02 < 2.2e-16 *** P:D:GEN 1 0.06 0.06 4.9365e+01 2.128e-12 *** P:W:GEN 1 1.11 1.11 8.8090e+02 < 2.2e-16 *** D:W:GEN 1 17.66 17.66 1.3953e+04 < 2.2e-16 *** P:F:GEN 1 7.30 7.30 5.7667e+03 < 2.2e-16 *** D:F:GEN 1 2.77 2.77 2.1863e+03 < 2.2e-16 *** W:F:GEN 1 1.70 1.70 1.3467e+03 < 2.2e-16 *** P:S:GEN 1 0.09 0.09 7.0689e+01 < 2.2e-16 *** D:S:GEN 1 0.07 0.07 5.8135e+01 2.452e-14 *** W:S:GEN 1 0.00 0.00 2.8528e+00 0.0912155 . F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.3828e+01 2.192e-13 *** P:D:W:F 1 19.84 19.84 1.5679e+04 < 2.2e-16 *** P:D:W:S 1 0.02 0.02 1.2839e+01 0.0003396 *** P:D:F:S 1 0.05 0.05 4.0505e+01 1.963e-10 *** P:W:F:S 1 0.01 0.01 5.0342e+00 0.0248527 * D:W:F:S 1 0.88 0.88 6.9919e+02 < 2.2e-16 *** P:D:W:GEN 1 0.39 0.39 3.0892e+02 < 2.2e-16 *** P:D:F:GEN 1 6.50 6.50 5.1325e+03 < 2.2e-16 *** P:W:F:GEN 1 3.91 3.91 3.0895e+03 < 2.2e-16 *** D:W:F:GEN 1 24.57 24.57 1.9417e+04 < 2.2e-16 *** P:D:S:GEN 1 0.01 0.01 6.5027e+00 0.0107715 * P:W:S:GEN 1 0.01 0.01 5.3165e+00 0.0211249 * D:W:S:GEN 1 0.05 0.05 3.9361e+01 3.525e-10 *** P:F:S:GEN 1 0.10 0.10 7.6620e+01 < 2.2e-16 *** D:F:S:GEN 1 0.05 0.05 4.2713e+01 6.347e-11 *** W:F:S:GEN 1 0.09 0.09 7.2595e+01 < 2.2e-16 *** P:D:W:F:S 1 0.18 0.18 1.4275e+02 < 2.2e-16 *** P:D:W:F:GEN 1 6.33 6.33 5.0028e+03 < 2.2e-16 *** P:D:W:S:GEN 1 0.01 0.01 4.4723e+00 0.0344485 * P:D:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.9091e+01 1.247e-05 *** P:W:F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.7352e+01 3.650e-14 *** D:W:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.4147e+01 0.0001691 *** P:D:W:F:S:GEN 1 0.14 0.14 1.0809e+02 < 2.2e-16 *** Residuals 425997 539.09 0.00 Signif. codes: 0 ‘*_’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 — Reply to this email directly or view it on GitHub.

deantares commented 10 years ago

Las otras tablas las he puesto en consigna, en un mensaje anterior, que eran demasiado grande para el correo. El 08/11/2014 12:38, "Maribel García Arenas" notifications@github.com escribió:

Creo que no deberiamos hacer anova. Sino el equivalente no parametrico. Nos pueden sacar los colores con las hipotesis previas para aplicar el test.

Yo hasta mañana tarde no puedo.

Según lo que hayáis dicho lo hacemos asi o no.

Maribel

Enviado de Samsung Mobile

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De: "Pedro A. Castillo Valdivieso" notifications@github.com
Fecha:08/11/2014 09:11 (GMT+01:00)
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Cc: Maribel García Arenas < mgarenas@ugr.es>
Asunto: Re: [2015-Evostar] [MADE] Realizar análisis estadístico (#16)

He quitado los parámetros que sobran y como era de esperar, los que dejamos siguen afectando al resultado. Ahora además, las interacciones entre parámetros afectan también: Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) P 1 88.48 88.48 6.9921e+04 < 2.2e-16 *** D 1 420.06 420.06 3.3194e+05 < 2.2e-16 *** W 1 277.74 277.74 2.1947e+05 < 2.2e-16 *** F 1 1105.64 1105.64 8.7369e+05 < 2.2e-16 *** S 1 7.65 7.65 6.0471e+03 < 2.2e-16 *** GEN 1 191.46 191.46 1.5129e+05 < 2.2e-16 *** P:D 1 29.36 29.36 2.3199e+04 < 2.2e-16 *** P:W 1 3.11 3.11 2.4567e+03 < 2.2e-16 *** D:W 1 4.42 4.42 3.4906e+03 < 2.2e-16 *** P:F 1 43.87 43.87 3.4666e+04 < 2.2e-16 *** D:F 1 136.12 136.12 1.0757e+05 < 2.2e-16 *** W:F 1 239.25 239.25 1.8906e+05 < 2.2e-16 *** P:S 1 0.09 0.09 7.1032e+01 < 2.2e-16 *** D:S 1 0.48 0.48 3.8086e+02 < 2.2e-16 *** W:S 1 2.07 2.07 1.6324e+03 < 2.2e-16 *** F:S 1 3.64 3.64 2.8767e+03 < 2.2e-16 *** P:GEN 1 11.02 11.02 8.7067e+03 < 2.2e-16 *** D:GEN 1 0.18 0.18 1.3887e+02 < 2.2e-16 *** W:GEN 1 2.70 2.70 2.1362e+03 < 2.2e-16 *** F:GEN 1 7.42 7.42 5.8603e+03 < 2.2e-16 *** S:GEN 1 0.08 0.08 6.0986e+01 5.762e-15 *** P:D:W 1 1.06 1.06 8.4019e+02 < 2.2e-16 *** P:D:F 1 1.77 1.77 1.3986e+03 < 2.2e-16 *** P:W:F 1 0.05 0.05 3.8001e+01 7.079e-10 *** D:W:F 1 10.83 10.83 8.5593e+03 < 2.2e-16 *** P:D:S 1 0.00 0.00 1.6187e+00 0.2032679 P:W:S 1 0.17 0.17 1.3775e+02 < 2.2e-16 *** D:W:S 1 0.18 0.18 1.4361e+02 < 2.2e-16 *** P:F:S 1 0.00 0.00 3.6688e+00 0.0554394 . D:F:S 1 0.08 0.08 6.1543e+01 4.342e-15 *** W:F:S 1 0.38 0.38 3.0069e+02 < 2.2e-16 *** P:D:GEN 1 0.06 0.06 4.9365e+01 2.128e-12 *** P:W:GEN 1 1.11 1.11 8.8090e+02 < 2.2e-16 *** D:W:GEN 1 17.66 17.66 1.3953e+04 < 2.2e-16 *** P:F:GEN 1 7.30 7.30 5.7667e+03 < 2.2e-16 *** D:F:GEN 1 2.77 2.77 2.1863e+03 < 2.2e-16 *** W:F:GEN 1 1.70 1.70 1.3467e+03 < 2.2e-16 *** P:S:GEN 1 0.09 0.09 7.0689e+01 < 2.2e-16 *** D:S:GEN 1 0.07 0.07 5.8135e+01 2.452e-14 *** W:S:GEN 1 0.00 0.00 2.8528e+00 0.0912155 . F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.3828e+01 2.192e-13 *** P:D:W:F 1 19.84 19.84 1.5679e+04 < 2.2e-16 *** P:D:W:S 1 0.02 0.02 1.2839e+01 0.0003396 *** P:D:F:S 1 0.05 0.05 4.0505e+01 1.963e-10 *** P:W:F:S 1 0.01 0.01 5.0342e+00 0.0248527 * D:W:F:S 1 0.88 0.88 6.9919e+02 < 2.2e-16 *** P:D:W:GEN 1 0.39 0.39 3.0892e+02 < 2.2e-16 *** P:D:F:GEN 1 6.50 6.50 5.1325e+03 < 2.2e-16 *** P:W:F:GEN 1 3.91 3.91 3.0895e+03 < 2.2e-16 *** D:W:F:GEN 1 24.57 24.57 1.9417e+04 < 2.2e-16 *** P:D:S:GEN 1 0.01 0.01 6.5027e+00 0.0107715 * P:W:S:GEN 1 0.01 0.01 5.3165e+00 0.0211249 * D:W:S:GEN 1 0.05 0.05 3.9361e+01 3.525e-10 *** P:F:S:GEN 1 0.10 0.10 7.6620e+01 < 2.2e-16 *** D:F:S:GEN 1 0.05 0.05 4.2713e+01 6.347e-11 *** W:F:S:GEN 1 0.09 0.09 7.2595e+01 < 2.2e-16 *** P:D:W:F:S 1 0.18 0.18 1.4275e+02 < 2.2e-16 *** P:D:W:F:GEN 1 6.33 6.33 5.0028e+03 < 2.2e-16 *** P:D:W:S:GEN 1 0.01 0.01 4.4723e+00 0.0344485 * P:D:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.9091e+01 1.247e-05 *** P:W:F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.7352e+01 3.650e-14 *** D:W:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.4147e+01 0.0001691 *** P:D:W:F:S:GEN 1 0.14 0.14 1.0809e+02 < 2.2e-16 *** Residuals 425997 539.09 0.00 Signif. codes: 0 ‘*_’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 — Reply to this email directly or view it on GitHub. — Reply to this email directly or view it on GitHub https://github.com/geneura-papers/2015-Evostar/issues/16#issuecomment-62254856 .

pacastillo commented 10 years ago

Ok. Descargados. Voy a hacer los tests para E2 y E5. Ahora os cuento.

JJ commented 10 years ago

Por favor, escribid todo lo que podáis. Mientras.

pacastillo commented 10 years ago

Listo. Aquí van las tres tablas, una por cada "E":

-------------------- E1 --------------------

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
P 1 88.48 88.48 6.9921e+04 < 2.2e-16 D 1 420.06 420.06 3.3194e+05 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 2.1947e+05 < 2.2e-16 F 1 1105.64 1105.64 8.7369e+05 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 6.0471e+03 < 2.2e-16 GEN 1 191.46 191.46 1.5129e+05 < 2.2e-16 P:D 1 29.36 29.36 2.3199e+04 < 2.2e-16 P:W 1 3.11 3.11 2.4567e+03 < 2.2e-16 D:W 1 4.42 4.42 3.4906e+03 < 2.2e-16 P:F 1 43.87 43.87 3.4666e+04 < 2.2e-16 D:F 1 136.12 136.12 1.0757e+05 < 2.2e-16 W:F 1 239.25 239.25 1.8906e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.09 0.09 7.1032e+01 < 2.2e-16 D:S 1 0.48 0.48 3.8086e+02 < 2.2e-16 W:S 1 2.07 2.07 1.6324e+03 < 2.2e-16 F:S 1 3.64 3.64 2.8767e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 11.02 11.02 8.7067e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 0.18 0.18 1.3887e+02 < 2.2e-16 W:GEN 1 2.70 2.70 2.1362e+03 < 2.2e-16 F:GEN 1 7.42 7.42 5.8603e+03 < 2.2e-16 S:GEN 1 0.08 0.08 6.0986e+01 5.762e-15 P:D:W 1 1.06 1.06 8.4019e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 1.77 1.77 1.3986e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.05 0.05 3.8001e+01 7.079e-10 D:W:F 1 10.83 10.83 8.5593e+03 < 2.2e-16 P:D:S 1 0.00 0.00 1.6187e+00 0.2032679
P:W:S 1 0.17 0.17 1.3775e+02 < 2.2e-16 D:W:S 1 0.18 0.18 1.4361e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.00 0.00 3.6688e+00 0.0554394 .
D:F:S 1 0.08 0.08 6.1543e+01 4.342e-15 W:F:S 1 0.38 0.38 3.0069e+02 < 2.2e-16 P:D:GEN 1 0.06 0.06 4.9365e+01 2.128e-12 P:W:GEN 1 1.11 1.11 8.8090e+02 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 17.66 17.66 1.3953e+04 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 7.30 7.30 5.7667e+03 < 2.2e-16 D:F:GEN 1 2.77 2.77 2.1863e+03 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 1.70 1.70 1.3467e+03 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 0.09 0.09 7.0689e+01 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 0.07 0.07 5.8135e+01 2.452e-14 W:S:GEN 1 0.00 0.00 2.8528e+00 0.0912155 .
F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.3828e+01 2.192e-13 P:D:W:F 1 19.84 19.84 1.5679e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.02 0.02 1.2839e+01 0.0003396 P:D:F:S 1 0.05 0.05 4.0505e+01 1.963e-10 P:W:F:S 1 0.01 0.01 5.0342e+00 0.0248527 \
D:W:F:S 1 0.88 0.88 6.9919e+02 < 2.2e-16 ** P:D:W:GEN 1 0.39 0.39 3.0892e+02 < 2.2e-16 P:D:F:GEN 1 6.50 6.50 5.1325e+03 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 3.91 3.91 3.0895e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 24.57 24.57 1.9417e+04 < 2.2e-16 P:D:S:GEN 1 0.01 0.01 6.5027e+00 0.0107715 *
P:W:S:GEN 1 0.01 0.01 5.3165e+00 0.0211249 \
D:W:S:GEN 1 0.05 0.05 3.9361e+01 3.525e-10 ** P:F:S:GEN 1 0.10 0.10 7.6620e+01 < 2.2e-16 D:F:S:GEN 1 0.05 0.05 4.2713e+01 6.347e-11 W:F:S:GEN 1 0.09 0.09 7.2595e+01 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 0.18 0.18 1.4275e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:GEN 1 6.33 6.33 5.0028e+03 < 2.2e-16 P:D:W:S:GEN 1 0.01 0.01 4.4723e+00 0.0344485 *
P:D:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.9091e+01 1.247e-05 P:W:F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.7352e+01 3.650e-14 D:W:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.4147e+01 0.0001691 P:D:W:F:S:GEN 1 0.14 0.14 1.0809e+02 < 2.2e-16

Residuals 425997 539.09 0.00

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

-------------------- E2 --------------------

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
P 1 1244.3 1244.3 8.2057e+04 < 2.2e-16 D 1 7617.6 7617.6 5.0237e+05 < 2.2e-16 W 1 2806.6 2806.6 1.8509e+05 < 2.2e-16 F 1 11444.1 11444.1 7.5472e+05 < 2.2e-16 S 1 66.9 66.9 4.4121e+03 < 2.2e-16 GEN 1 2348.9 2348.9 1.5491e+05 < 2.2e-16 P:D 1 541.7 541.7 3.5726e+04 < 2.2e-16 P:W 1 61.7 61.7 4.0695e+03 < 2.2e-16 D:W 1 356.1 356.1 2.3487e+04 < 2.2e-16 P:F 1 416.8 416.8 2.7486e+04 < 2.2e-16 D:F 1 2637.4 2637.4 1.7393e+05 < 2.2e-16 W:F 1 2105.9 2105.9 1.3888e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.1 0.1 4.5292e+00 0.0333213 *
D:S 1 10.0 10.0 6.6078e+02 < 2.2e-16 W:S 1 10.9 10.9 7.1838e+02 < 2.2e-16 F:S 1 43.9 43.9 2.8930e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 108.0 108.0 7.1211e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 98.8 98.8 6.5170e+03 < 2.2e-16 W:GEN 1 128.5 128.5 8.4756e+03 < 2.2e-16 F:GEN 1 12.2 12.2 8.0594e+02 < 2.2e-16 S:GEN 1 0.0 0.0 1.8760e-01 0.6649134
P:D:W 1 3.4 3.4 2.2411e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 28.0 28.0 1.8454e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.0 0.0 2.3145e+00 0.1281725
D:W:F 1 25.8 25.8 1.7017e+03 < 2.2e-16 P:D:S 1 0.3 0.3 1.8594e+01 1.618e-05 P:W:S 1 1.5 1.5 9.6321e+01 < 2.2e-16 D:W:S 1 2.2 2.2 1.4581e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.0 0.0 2.7232e+00 0.0988977 .
D:F:S 1 4.7 4.7 3.1193e+02 < 2.2e-16 W:F:S 1 4.6 4.6 3.0279e+02 < 2.2e-16 P:D:GEN 1 15.5 15.5 1.0223e+03 < 2.2e-16 P:W:GEN 1 26.5 26.5 1.7447e+03 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 159.6 159.6 1.0524e+04 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 188.5 188.5 1.2435e+04 < 2.2e-16 D:F:GEN 1 28.2 28.2 1.8623e+03 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 3.8 3.8 2.5345e+02 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 4.6 4.6 3.0626e+02 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 3.3 3.3 2.1497e+02 < 2.2e-16 W:S:GEN 1 2.1 2.1 1.3595e+02 < 2.2e-16 F:S:GEN 1 4.7 4.7 3.1276e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F 1 293.1 293.1 1.9327e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.2 0.2 1.4507e+01 0.0001396 P:D:F:S 1 1.1 1.1 7.2320e+01 < 2.2e-16 P:W:F:S 1 0.2 0.2 1.2018e+01 0.0005270 D:W:F:S 1 6.7 6.7 4.4123e+02 < 2.2e-16 P:D:W:GEN 1 12.4 12.4 8.1650e+02 < 2.2e-16 P:D:F:GEN 1 112.5 112.5 7.4202e+03 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 72.2 72.2 4.7593e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 281.6 281.6 1.8574e+04 < 2.2e-16 P:D:S:GEN 1 0.5 0.5 3.3231e+01 8.187e-09 P:W:S:GEN 1 0.0 0.0 1.8057e+00 0.1790272
D:W:S:GEN 1 0.5 0.5 3.5368e+01 2.731e-09 P:F:S:GEN 1 0.1 0.1 5.9237e+00 0.0149387 *
D:F:S:GEN 1 3.0 3.0 2.0012e+02 < 2.2e-16 W:F:S:GEN 1 2.0 2.0 1.3188e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 2.7 2.7 1.7943e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:GEN 1 106.8 106.8 7.0461e+03 < 2.2e-16 P:D:W:S:GEN 1 1.0 1.0 6.2986e+01 2.087e-15 P:D:F:S:GEN 1 0.0 0.0 5.6570e-01 0.4519831
P:W:F:S:GEN 1 4.3 4.3 2.8064e+02 < 2.2e-16 D:W:F:S:GEN 1 1.0 1.0 6.4850e+01 8.101e-16 P:D:W:F:S:GEN 1 0.7 0.7 4.6944e+01 7.314e-12

Residuals 439267 6660.8 0.0

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

-------------------- E5 --------------------

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
P 1 4287 4287 7.6623e+04 < 2.2e-16 D 1 27477 27477 4.9108e+05 < 2.2e-16 W 1 25956 25956 4.6391e+05 < 2.2e-16 F 1 40113 40113 7.1692e+05 < 2.2e-16 S 1 356 356 6.3552e+03 < 2.2e-16 GEN 1 6434 6434 1.1499e+05 < 2.2e-16 P:D 1 1723 1723 3.0801e+04 < 2.2e-16 P:W 1 1027 1027 1.8361e+04 < 2.2e-16 D:W 1 2999 2999 5.3602e+04 < 2.2e-16 P:F 1 922 922 1.6478e+04 < 2.2e-16 D:F 1 3943 3943 7.0468e+04 < 2.2e-16 W:F 1 7907 7907 1.4133e+05 < 2.2e-16 P:S 1 1 1 2.3028e+01 1.597e-06 D:S 1 51 51 9.1071e+02 < 2.2e-16 W:S 1 89 89 1.5948e+03 < 2.2e-16 F:S 1 74 74 1.3281e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 213 213 3.8092e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 903 903 1.6142e+04 < 2.2e-16 W:GEN 1 1112 1112 1.9871e+04 < 2.2e-16 F:GEN 1 6 6 1.0973e+02 < 2.2e-16 S:GEN 1 11 11 1.9190e+02 < 2.2e-16 P:D:W 1 45 45 8.0567e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 64 64 1.1460e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 14 14 2.4481e+02 < 2.2e-16 D:W:F 1 1635 1635 2.9228e+04 < 2.2e-16 P:D:S 1 1 1 1.2053e+01 0.0005171 P:W:S 1 1 1 1.0930e+01 0.0009461 D:W:S 1 1 1 2.3189e+01 1.469e-06 P:F:S 1 0 0 2.6674e+00 0.1024216
D:F:S 1 0 0 4.4160e-01 0.5063320
W:F:S 1 0 0 5.9443e+00 0.0147653 *
P:D:GEN 1 7 7 1.2385e+02 < 2.2e-16 P:W:GEN 1 41 41 7.3951e+02 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 73 73 1.3075e+03 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 1 1 2.0463e+01 6.081e-06 D:F:GEN 1 737 737 1.3165e+04 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 1044 1044 1.8653e+04 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 12 12 2.1260e+02 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 1 1 1.5456e+01 8.446e-05 W:S:GEN 1 0 0 3.6718e+00 0.0553402 .
F:S:GEN 1 2 2 4.3608e+01 4.017e-11 P:D:W:F 1 625 625 1.1175e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 1 1 1.7909e+01 2.318e-05 P:D:F:S 1 0 0 2.3109e+00 0.1284683
P:W:F:S 1 1 1 1.2737e+01 0.0003585 D:W:F:S 1 17 17 3.0147e+02 < 2.2e-16 P:D:W:GEN 1 1 1 2.5036e+01 5.630e-07 P:D:F:GEN 1 9 9 1.5656e+02 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 292 292 5.2185e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 2333 2333 4.1701e+04 < 2.2e-16 P:D:S:GEN 1 8 8 1.4859e+02 < 2.2e-16 P:W:S:GEN 1 18 18 3.2201e+02 < 2.2e-16 D:W:S:GEN 1 13 13 2.3945e+02 < 2.2e-16 P:F:S:GEN 1 0 0 4.5830e-01 0.4984340
D:F:S:GEN 1 4 4 6.3703e+01 1.450e-15 W:F:S:GEN 1 24 24 4.2795e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 1 1 9.9394e+00 0.0016178 \ P:D:W:F:GEN 1 15 15 2.6126e+02 < 2.2e-16 P:D:W:S:GEN 1 0 0 5.6000e-03 0.9404721
P:D:F:S:GEN 1 1 1 1.6451e+01 4.995e-05 P:W:F:S:GEN 1 2 2 2.9750e+01 4.918e-08 * D:W:F:S:GEN 1 0 0 4.0979e+00 0.0429371 *
P:D:W:F:S:GEN 1 10 10 1.7710e+02 < 2.2e-16 *

Residuals 522605 29241 0

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

fergunet commented 10 years ago

@pacastillo una pregunta, no habría que quitar también el parámetro GEN? Es el número de generaciones que ha tardado en terminar el algoritmo, no es un parámetro de entrada (aunque a lo mejor sí hace falta).

Y otra cosa, a lo mejor tendríamos que quitar todos los (valores de) parámetros que den siempre 0 y quitarlos del estudio, no?

pacastillo commented 10 years ago

Quitando GEN salen resultados muy similares, tanto si usamos ANOVA (parámetrico) como si usamos KRUSKAL-WALLIS (no paramétrico):

*** usando ANOVA ***

----- E1 Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
P 1 88.48 88.48 5.0264e+04 < 2.2e-16 D 1 420.06 420.06 2.3862e+05 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 1.5777e+05 < 2.2e-16 F 1 1105.64 1105.64 6.2807e+05 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 4.3471e+03 < 2.2e-16 P:D 1 27.11 27.11 1.5399e+04 < 2.2e-16 P:W 1 5.13 5.13 2.9158e+03 < 2.2e-16 D:W 1 0.20 0.20 1.1210e+02 < 2.2e-16 P:F 1 40.35 40.35 2.2920e+04 < 2.2e-16 D:F 1 204.94 204.94 1.1642e+05 < 2.2e-16 W:F 1 239.06 239.06 1.3580e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.07 0.07 3.7184e+01 1.076e-09 D:S 1 0.72 0.72 4.0654e+02 < 2.2e-16 W:S 1 1.57 1.57 8.9004e+02 < 2.2e-16 F:S 1 3.81 3.81 2.1639e+03 < 2.2e-16 P:D:W 1 1.69 1.69 9.6093e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 1.99 1.99 1.1293e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.07 0.07 3.7870e+01 7.567e-10 D:W:F 1 21.38 21.38 1.2148e+04 < 2.2e-16 P:D:S 1 0.00 0.00 1.2494e+00 0.2637
P:W:S 1 0.21 0.21 1.1998e+02 < 2.2e-16 D:W:S 1 0.23 0.23 1.3224e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.00 0.00 1.5807e+00 0.2087
D:F:S 1 0.12 0.12 7.0018e+01 < 2.2e-16 W:F:S 1 0.27 0.27 1.5059e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F 1 22.82 22.82 1.2963e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.07 0.07 4.1790e+01 1.017e-10 P:D:F:S 1 0.16 0.16 9.0241e+01 < 2.2e-16 P:W:F:S 1 0.00 0.00 6.7450e-01 0.4115
D:W:F:S 1 0.98 0.98 5.5707e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 0.05 0.05 2.8562e+01 9.078e-08

Residuals 426029 749.97 0.00

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

----- E2 Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
P 1 1244.3 1244.3 5.7351e+04 < 2.2e-16 D 1 7617.6 7617.6 3.5112e+05 < 2.2e-16 W 1 2806.6 2806.6 1.2936e+05 < 2.2e-16 F 1 11444.1 11444.1 5.2749e+05 < 2.2e-16 S 1 66.9 66.9 3.0837e+03 < 2.2e-16 P:D 1 512.3 512.3 2.3614e+04 < 2.2e-16 P:W 1 86.0 86.0 3.9619e+03 < 2.2e-16 D:W 1 157.8 157.8 7.2750e+03 < 2.2e-16 P:F 1 402.0 402.0 1.8530e+04 < 2.2e-16 D:F 1 3643.0 3643.0 1.6791e+05 < 2.2e-16 W:F 1 2092.2 2092.2 9.6434e+04 < 2.2e-16 P:S 1 0.0 0.0 5.3140e-01 0.466002
D:S 1 8.7 8.7 4.0082e+02 < 2.2e-16 W:S 1 13.7 13.7 6.3370e+02 < 2.2e-16 F:S 1 47.4 47.4 2.1848e+03 < 2.2e-16 P:D:W 1 5.9 5.9 2.7264e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 27.3 27.3 1.2576e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 1.0 1.0 4.4953e+01 2.021e-11 D:W:F 1 69.5 69.5 3.2016e+03 < 2.2e-16 P:D:S 1 0.8 0.8 3.7247e+01 1.042e-09 P:W:S 1 1.4 1.4 6.4720e+01 8.656e-16 D:W:S 1 1.9 1.9 8.8583e+01 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.2 0.2 9.2097e+00 0.002407 * D:F:S 1 3.4 3.4 1.5699e+02 < 2.2e-16 ** W:F:S 1 6.1 6.1 2.8234e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F 1 328.8 328.8 1.5153e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.1 0.1 5.9795e+00 0.014474 \
P:D:F:S 1 2.2 2.2 1.0144e+02 < 2.2e-16 * P:W:F:S 1 0.1 0.1 3.9480e+00 0.046928 *
D:W:F:S 1 7.9 7.9 3.6435e+02 < 2.2e-16 * P:D:W:F:S 1 1.2 1.2 5.5918e+01 7.570e-14 *

Residuals 439299 9530.8 0.0

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

----- E5 Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
P 1 4287 4287 5.1704e+04 < 2.2e-16 D 1 27477 27477 3.3137e+05 < 2.2e-16 W 1 25956 25956 3.1304e+05 < 2.2e-16 F 1 40113 40113 4.8377e+05 < 2.2e-16 S 1 356 356 4.2884e+03 < 2.2e-16 P:D 1 1476 1476 1.7800e+04 < 2.2e-16 P:W 1 925 925 1.1159e+04 < 2.2e-16 D:W 1 2346 2346 2.8295e+04 < 2.2e-16 P:F 1 875 875 1.0551e+04 < 2.2e-16 D:F 1 4715 4715 5.6858e+04 < 2.2e-16 W:F 1 7052 7052 8.5050e+04 < 2.2e-16 P:S 1 1 1 1.0614e+01 0.001123 * D:S 1 53 53 6.4229e+02 < 2.2e-16 ** W:S 1 86 86 1.0319e+03 < 2.2e-16 F:S 1 78 78 9.3497e+02 < 2.2e-16 P:D:W 1 1 1 1.6528e+01 4.795e-05 P:D:F 1 77 77 9.2649e+02 < 2.2e-16 P:W:F 1 14 14 1.7217e+02 < 2.2e-16 D:W:F 1 2161 2161 2.6060e+04 < 2.2e-16 P:D:S 1 4 4 5.3940e+01 2.070e-13 P:W:S 1 2 2 2.7681e+01 1.431e-07 D:W:S 1 1 1 6.1209e+00 0.013360 *
P:F:S 1 0 0 2.6651e+00 0.102572
D:F:S 1 0 0 4.2975e+00 0.038170 \
W:F:S 1 0 0 3.8570e-01 0.534581
P:D:W:F 1 468 468 5.6390e+03 < 2.2e-16 ** P:D:W:S 1 4 4 5.2107e+01 5.263e-13 P:D:F:S 1 0 0 6.1490e-01 0.432941
P:W:F:S 1 0 0 2.3284e+00 0.127030
D:W:F:S 1 31 31 3.7624e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 4 4 5.1447e+01 7.366e-13

Residuals 522637 43336 0

Signif. codes: 0 ‘_**’ 0.001 ‘_’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

*** usando KRUSKAL-WALLIS ***

----- E1 Kruskal-Wallis rank sum test data: BF by P by D by W by F by S Kruskal-Wallis chi-squared = 6658.03, df = 3, p-value < 2.2e-16

----- E2 Kruskal-Wallis rank sum test data: BF by P by D by W by F by S Kruskal-Wallis chi-squared = 6932.683, df = 3, p-value < 2.2e-16

----- E5 Kruskal-Wallis rank sum test data: BF by P by D by W by F by S Kruskal-Wallis chi-squared = 16107.89, df = 3, p-value < 2.2e-16

pacastillo commented 10 years ago

Maribel, tanto si usamos anova como kruskal-wallis, tenemos que hacer algún "test post-" Si te parece, lo hablamos el martes por la mañana.

JJ commented 10 years ago

Convendría antes que escribiérais algo: descripción de los experimentos y inclusión de estas tablas. Yo tal como están entiendo poco o nada. Si podéis incluir las tablas e interpretación de las mismas, mejor. También ayudaréis a Rubén a interpretar la interpretación.

pacastillo commented 10 years ago

Sí, como bien dice JJ, ¡ahora hay que interpretar esas tablas!

Básicamente (adelantamos) el test ANOVA nos dice si diferentes niveles (valores) en los factores afectan significativamente a la respuesta (best_fitness). Concretamente, los valores marcados con *\ son los factores cuyos cambios de nivel afectan al best_fitness (el p-value en esa tabla es menor que 0.05).

Como ha propuesto Maribel, una vez que hemos determinado qué factores debemos usar, he pasado también el test de kruskal-wallis, que es lo mismo que ANOVA pero no paramétrico (más robusto, y las variables no tienen que cumplir unas condiciones, normalidad entre ellas).

En las tres tablas de K-W vemos que el p-value es muy pequeño, lo que quiere decir que el resultado es el mismo que con ANOVA.

Esta noche añadiré esta explicación al texto en la sección de resultados.

mgarenas commented 10 years ago

Ok lo hablamos. Pero sigo diciendo que mejor kruskal

Enviado de Samsung Mobile

-------- Mensaje original --------

De: "Pedro A. Castillo Valdivieso" notifications@github.com

Fecha:08/11/2014 17:39 (GMT+01:00)

Para: geneura-papers/2015-Evostar 2015-Evostar@noreply.github.com

Cc: Maribel García Arenas mgarenas@ugr.es

Asunto: Re: [2015-Evostar] [MADE] Realizar análisis estadístico (#16)

Maribel, tanto si usamos anova como kruskal-wallis, tenemos que hacer algún "test post-" Si te parece, lo hablamos el martes por la mañana. — Reply to this email directly or view it on GitHub.

mgarenas commented 10 years ago

Enviado de Samsung Mobile

-------- Mensaje original -------- De: "Pedro A. Castillo Valdivieso" notifications@github.com Fecha:08/11/2014 18:05 (GMT+01:00) Para: geneura-papers/2015-Evostar 2015-Evostar@noreply.github.com Cc: Maribel García Arenas mgarenas@ugr.es Asunto: Re: [2015-Evostar] [MADE] Realizar análisis estadístico (#16)

Sí, como bien dice JJ, ¡ahora hay que interpretar esas tablas!

Básicamente (adelantamos) el test ANOVA nos dice si diferentes niveles (valores) en los factores afectan significativamente a la respuesta (best_fitness). Concretamente, los valores marcados con *\ son los factores cuyos cambios de nivel afectan al best_fitness (el p-value en esa tabla es menor que 0.05).

El kruscal dice que un cambio en la entrada afecta a la salida. Pero no dice como afecta. Para eso hay que pasar un test adicional posterior que nos dira que valor del parametro de entrada es el que realmente nos vale.

Como ha propuesto Maribel, una vez que hemos determinado qué factores debemos usar, he pasado también el test de kruskal-wallis, que es lo mismo que ANOVA pero no paramétrico (más robusto, y las variables no tienen que cumplir unas condiciones, normalidad entre ellas).

En las tres tablas de K-W vemos que el p-value es muy pequeño, lo que quiere decir que el resultado es el mismo que con ANOVA.

Esta noche añadiré esta explicación al texto en la sección de resultados.

— Reply to this email directly or view it on GitHub.

pacastillo commented 10 years ago

efectivamente, la distribución no es normal (de acuerdo con kolmogorov-smirnov), luego tenemos que usar los resultados del test no paramétrico KRUSKAL-WALLIS.

mgarenas commented 10 years ago

Ahora que tengo una pantalla más grande y no sólo mi teléfono en el que no veia ni torta de esta tabla tan grande, puedo afirmar y afirmo :-)

Todo afecta... osea que no creo yo que sea muy, pero que muy concluyente.

Voy a ver el resto de correos completos y voy contestando más detalladamente que ayer.

maribel

On 08/11/14 09:11, Pedro A. Castillo Valdivieso wrote:

He quitado los parámetros que sobran y como era de esperar, los que dejamos siguen afectando al resultado. Ahora además, las interacciones entre parámetros afectan también:

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

P 1 88.48 88.48 6.9921e+04 < 2.2e-16 D 1 420.06 420.06 3.3194e+05 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 2.1947e+05 < 2.2e-16 F 1 1105.64 1105.64 8.7369e+05 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 6.0471e+03 < 2.2e-16 GEN 1 191.46 191.46 1.5129e+05 < 2.2e-16 P:D 1 29.36 29.36 2.3199e+04 < 2.2e-16 P:W 1 3.11 3.11 2.4567e+03 < 2.2e-16 D:W 1 4.42 4.42 3.4906e+03 < 2.2e-16 P:F 1 43.87 43.87 3.4666e+04 < 2.2e-16 D:F 1 136.12 136.12 1.0757e+05 < 2.2e-16 W:F 1 239.25 239.25 1.8906e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.09 0.09 7.1032e+01 < 2.2e-16 D:S 1 0.48 0.48 3.8086e+02 < 2.2e-16 W:S 1 2.07 2.07 1.6324e+03 < 2.2e-16 F:S 1 3.64 3.64 2.8767e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 11.02 11.02 8.7067e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 0.18 0.18 1.3887e+02 < 2.2e-16 W:GEN 1 2.70 2.70 2.1362e+03 < 2.2e-16 F:GEN 1 7.42 7.42 5.8603e+03 < 2.2e-16 S:GEN 1 0.08 0.08 6.0986e+01 5.762e-15 P:D:W 1 1.06 1.06 8.4019e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 1.77 1.77 1.3986e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.05 0.05 3.8001e+01 7.079e-10 D:W:F 1 10.83 10.83 8.5593e+03 < 2.2e-16 *** P:D:S 1 0.00 0.00 1.6187e+00 0.2032679

P:W:S 1 0.17 0.17 1.3775e+02 < 2.2e-16 D:W:S 1 0.18 0.18 1.4361e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.00 0.00 3.6688e+00 0.0554394 .

D:F:S 1 0.08 0.08 6.1543e+01 4.342e-15 W:F:S 1 0.38 0.38 3.0069e+02 < 2.2e-16 P:D:GEN 1 0.06 0.06 4.9365e+01 2.128e-12 P:W:GEN 1 1.11 1.11 8.8090e+02 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 17.66 17.66 1.3953e+04 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 7.30 7.30 5.7667e+03 < 2.2e-16 D:F:GEN 1 2.77 2.77 2.1863e+03 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 1.70 1.70 1.3467e+03 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 0.09 0.09 7.0689e+01 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 0.07 0.07 5.8135e+01 2.452e-14 W:S:GEN 1 0.00 0.00 2.8528e+00 0.0912155 .

F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.3828e+01 2.192e-13 P:D:W:F 1 19.84 19.84 1.5679e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.02 0.02 1.2839e+01 0.0003396 P:D:F:S 1 0.05 0.05 4.0505e+01 1.963e-10 P:W:F:S 1 0.01 0.01 5.0342e+00 0.0248527 *

D:W:F:S 1 0.88 0.88 6.9919e+02 < 2.2e-16 P:D:W:GEN 1 0.39 0.39 3.0892e+02 < 2.2e-16 P:D:F:GEN 1 6.50 6.50 5.1325e+03 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 3.91 3.91 3.0895e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 24.57 24.57 1.9417e+04 < 2.2e-16 ** P:D:S:GEN 1 0.01 0.01 6.5027e+00 0.0107715

P:W:S:GEN 1 0.01 0.01 5.3165e+00 0.0211249 *

D:W:S:GEN 1 0.05 0.05 3.9361e+01 3.525e-10 P:F:S:GEN 1 0.10 0.10 7.6620e+01 < 2.2e-16 D:F:S:GEN 1 0.05 0.05 4.2713e+01 6.347e-11 W:F:S:GEN 1 0.09 0.09 7.2595e+01 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 0.18 0.18 1.4275e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:GEN 1 6.33 6.33 5.0028e+03 < 2.2e-16 P:D:W:S:GEN 1 0.01 0.01 4.4723e+00 0.0344485 *

P:D:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.9091e+01 1.247e-05 P:W:F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.7352e+01 3.650e-14 D:W:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.4147e+01 0.0001691 P:D:W:F:S:GEN 1 0.14 0.14 1.0809e+02 < 2.2e-16
Residuals 425997 539.09 0.00
Signif. codes: 0 ‘/’ 0.001 ‘/’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

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JJ commented 10 years ago

Insisto en que lo importante es que quede escrito todo.

mgarenas commented 10 years ago

uff, pues estas dos la verdad es que soy calcaditas, excepto alguna combinación de parámetros concreta como P:D:S por ejemplo cuyas combinaciones no producen un cambio a la salida.

Pero en general la conclusión podría ser que todos y cada uno de los parámetros son importantes, lo cual ya es una conclusión que no es poco.

El siguiente paso sería ver qué valores de esas combinación de parámetros son las que podríamos eliminar o cuales son valores concretos de los parámetros que combinados de una determinada forma son los causantes de un mejor o peor fitness a la salida.

Lo hago el martes con Pedro.

Maribel

On 08/11/14 15:30, Pedro A. Castillo Valdivieso wrote:

Listo. Aquí van las tres tablas, una por cada "E":

-------------------- E1 --------------------

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

P 1 88.48 88.48 6.9921e+04 < 2.2e-16 D 1 420.06 420.06 3.3194e+05 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 2.1947e+05 < 2.2e-16 F 1 1105.64 1105.64 8.7369e+05 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 6.0471e+03 < 2.2e-16 GEN 1 191.46 191.46 1.5129e+05 < 2.2e-16 P:D 1 29.36 29.36 2.3199e+04 < 2.2e-16 P:W 1 3.11 3.11 2.4567e+03 < 2.2e-16 D:W 1 4.42 4.42 3.4906e+03 < 2.2e-16 P:F 1 43.87 43.87 3.4666e+04 < 2.2e-16 D:F 1 136.12 136.12 1.0757e+05 < 2.2e-16 W:F 1 239.25 239.25 1.8906e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.09 0.09 7.1032e+01 < 2.2e-16 D:S 1 0.48 0.48 3.8086e+02 < 2.2e-16 W:S 1 2.07 2.07 1.6324e+03 < 2.2e-16 F:S 1 3.64 3.64 2.8767e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 11.02 11.02 8.7067e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 0.18 0.18 1.3887e+02 < 2.2e-16 W:GEN 1 2.70 2.70 2.1362e+03 < 2.2e-16 F:GEN 1 7.42 7.42 5.8603e+03 < 2.2e-16 S:GEN 1 0.08 0.08 6.0986e+01 5.762e-15 P:D:W 1 1.06 1.06 8.4019e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 1.77 1.77 1.3986e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.05 0.05 3.8001e+01 7.079e-10 D:W:F 1 10.83 10.83 8.5593e+03 < 2.2e-16 *** P:D:S 1 0.00 0.00 1.6187e+00 0.2032679

P:W:S 1 0.17 0.17 1.3775e+02 < 2.2e-16 D:W:S 1 0.18 0.18 1.4361e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.00 0.00 3.6688e+00 0.0554394 .

D:F:S 1 0.08 0.08 6.1543e+01 4.342e-15 W:F:S 1 0.38 0.38 3.0069e+02 < 2.2e-16 P:D:GEN 1 0.06 0.06 4.9365e+01 2.128e-12 P:W:GEN 1 1.11 1.11 8.8090e+02 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 17.66 17.66 1.3953e+04 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 7.30 7.30 5.7667e+03 < 2.2e-16 D:F:GEN 1 2.77 2.77 2.1863e+03 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 1.70 1.70 1.3467e+03 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 0.09 0.09 7.0689e+01 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 0.07 0.07 5.8135e+01 2.452e-14 W:S:GEN 1 0.00 0.00 2.8528e+00 0.0912155 .

F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.3828e+01 2.192e-13 P:D:W:F 1 19.84 19.84 1.5679e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.02 0.02 1.2839e+01 0.0003396 P:D:F:S 1 0.05 0.05 4.0505e+01 1.963e-10 P:W:F:S 1 0.01 0.01 5.0342e+00 0.0248527 *

D:W:F:S 1 0.88 0.88 6.9919e+02 < 2.2e-16 P:D:W:GEN 1 0.39 0.39 3.0892e+02 < 2.2e-16 P:D:F:GEN 1 6.50 6.50 5.1325e+03 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 3.91 3.91 3.0895e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 24.57 24.57 1.9417e+04 < 2.2e-16 ** P:D:S:GEN 1 0.01 0.01 6.5027e+00 0.0107715

P:W:S:GEN 1 0.01 0.01 5.3165e+00 0.0211249 *

D:W:S:GEN 1 0.05 0.05 3.9361e+01 3.525e-10 P:F:S:GEN 1 0.10 0.10 7.6620e+01 < 2.2e-16 D:F:S:GEN 1 0.05 0.05 4.2713e+01 6.347e-11 W:F:S:GEN 1 0.09 0.09 7.2595e+01 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 0.18 0.18 1.4275e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:GEN 1 6.33 6.33 5.0028e+03 < 2.2e-16 P:D:W:S:GEN 1 0.01 0.01 4.4723e+00 0.0344485 *

P:D:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.9091e+01 1.247e-05 P:W:F:S:GEN 1 0.07 0.07 5.7352e+01 3.650e-14 D:W:F:S:GEN 1 0.02 0.02 1.4147e+01 0.0001691 P:D:W:F:S:GEN 1 0.14 0.14 1.0809e+02 < 2.2e-16
Residuals 425997 539.09 0.00
Signif. codes: 0 ‘/’ 0.001 ‘/’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

-------------------- E2 --------------------

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

P 1 1244.3 1244.3 8.2057e+04 < 2.2e-16 D 1 7617.6 7617.6 5.0237e+05 < 2.2e-16 W 1 2806.6 2806.6 1.8509e+05 < 2.2e-16 F 1 11444.1 11444.1 7.5472e+05 < 2.2e-16 S 1 66.9 66.9 4.4121e+03 < 2.2e-16 GEN 1 2348.9 2348.9 1.5491e+05 < 2.2e-16 P:D 1 541.7 541.7 3.5726e+04 < 2.2e-16 P:W 1 61.7 61.7 4.0695e+03 < 2.2e-16 D:W 1 356.1 356.1 2.3487e+04 < 2.2e-16 P:F 1 416.8 416.8 2.7486e+04 < 2.2e-16 D:F 1 2637.4 2637.4 1.7393e+05 < 2.2e-16 W:F 1 2105.9 2105.9 1.3888e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.1 0.1 4.5292e+00 0.0333213 *

D:S 1 10.0 10.0 6.6078e+02 < 2.2e-16 W:S 1 10.9 10.9 7.1838e+02 < 2.2e-16 F:S 1 43.9 43.9 2.8930e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 108.0 108.0 7.1211e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 98.8 98.8 6.5170e+03 < 2.2e-16 W:GEN 1 128.5 128.5 8.4756e+03 < 2.2e-16 F:GEN 1 12.2 12.2 8.0594e+02 < 2.2e-16 *** S:GEN 1 0.0 0.0 1.8760e-01 0.6649134

P:D:W 1 3.4 3.4 2.2411e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 28.0 28.0 1.8454e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.0 0.0 2.3145e+00 0.1281725

D:W:F 1 25.8 25.8 1.7017e+03 < 2.2e-16 P:D:S 1 0.3 0.3 1.8594e+01 1.618e-05 P:W:S 1 1.5 1.5 9.6321e+01 < 2.2e-16 D:W:S 1 2.2 2.2 1.4581e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.0 0.0 2.7232e+00 0.0988977 .

D:F:S 1 4.7 4.7 3.1193e+02 < 2.2e-16 W:F:S 1 4.6 4.6 3.0279e+02 < 2.2e-16 P:D:GEN 1 15.5 15.5 1.0223e+03 < 2.2e-16 P:W:GEN 1 26.5 26.5 1.7447e+03 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 159.6 159.6 1.0524e+04 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 188.5 188.5 1.2435e+04 < 2.2e-16 D:F:GEN 1 28.2 28.2 1.8623e+03 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 3.8 3.8 2.5345e+02 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 4.6 4.6 3.0626e+02 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 3.3 3.3 2.1497e+02 < 2.2e-16 W:S:GEN 1 2.1 2.1 1.3595e+02 < 2.2e-16 F:S:GEN 1 4.7 4.7 3.1276e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F 1 293.1 293.1 1.9327e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.2 0.2 1.4507e+01 0.0001396 P:D:F:S 1 1.1 1.1 7.2320e+01 < 2.2e-16 P:W:F:S 1 0.2 0.2 1.2018e+01 0.0005270 D:W:F:S 1 6.7 6.7 4.4123e+02 < 2.2e-16 P:D:W:GEN 1 12.4 12.4 8.1650e+02 < 2.2e-16 P:D:F:GEN 1 112.5 112.5 7.4202e+03 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 72.2 72.2 4.7593e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 281.6 281.6 1.8574e+04 < 2.2e-16 P:D:S:GEN 1 0.5 0.5 3.3231e+01 8.187e-09 P:W:S:GEN 1 0.0 0.0 1.8057e+00 0.1790272

D:W:S:GEN 1 0.5 0.5 3.5368e+01 2.731e-09 ** P:F:S:GEN 1 0.1 0.1 5.9237e+00 0.0149387

D:F:S:GEN 1 3.0 3.0 2.0012e+02 < 2.2e-16 W:F:S:GEN 1 2.0 2.0 1.3188e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 2.7 2.7 1.7943e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:GEN 1 106.8 106.8 7.0461e+03 < 2.2e-16 P:D:W:S:GEN 1 1.0 1.0 6.2986e+01 2.087e-15 *** P:D:F:S:GEN 1 0.0 0.0 5.6570e-01 0.4519831

P:W:F:S:GEN 1 4.3 4.3 2.8064e+02 < 2.2e-16 D:W:F:S:GEN 1 1.0 1.0 6.4850e+01 8.101e-16 P:D:W:F:S:GEN 1 0.7 0.7 4.6944e+01 7.314e-12 ***
Residuals 439267 6660.8 0.0
Signif. codes: 0 ‘/’ 0.001 ‘/’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

-------------------- E5 --------------------

Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

P 1 4287 4287 7.6623e+04 < 2.2e-16 D 1 27477 27477 4.9108e+05 < 2.2e-16 W 1 25956 25956 4.6391e+05 < 2.2e-16 F 1 40113 40113 7.1692e+05 < 2.2e-16 S 1 356 356 6.3552e+03 < 2.2e-16 GEN 1 6434 6434 1.1499e+05 < 2.2e-16 P:D 1 1723 1723 3.0801e+04 < 2.2e-16 P:W 1 1027 1027 1.8361e+04 < 2.2e-16 D:W 1 2999 2999 5.3602e+04 < 2.2e-16 P:F 1 922 922 1.6478e+04 < 2.2e-16 D:F 1 3943 3943 7.0468e+04 < 2.2e-16 W:F 1 7907 7907 1.4133e+05 < 2.2e-16 P:S 1 1 1 2.3028e+01 1.597e-06 D:S 1 51 51 9.1071e+02 < 2.2e-16 W:S 1 89 89 1.5948e+03 < 2.2e-16 F:S 1 74 74 1.3281e+03 < 2.2e-16 P:GEN 1 213 213 3.8092e+03 < 2.2e-16 D:GEN 1 903 903 1.6142e+04 < 2.2e-16 W:GEN 1 1112 1112 1.9871e+04 < 2.2e-16 F:GEN 1 6 6 1.0973e+02 < 2.2e-16 S:GEN 1 11 11 1.9190e+02 < 2.2e-16 P:D:W 1 45 45 8.0567e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 64 64 1.1460e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 14 14 2.4481e+02 < 2.2e-16 D:W:F 1 1635 1635 2.9228e+04 < 2.2e-16 P:D:S 1 1 1 1.2053e+01 0.0005171 P:W:S 1 1 1 1.0930e+01 0.0009461 D:W:S 1 1 1 2.3189e+01 1.469e-06 P:F:S 1 0 0 2.6674e+00 0.1024216

D:F:S 1 0 0 4.4160e-01 0.5063320

W:F:S 1 0 0 5.9443e+00 0.0147653 *

P:D:GEN 1 7 7 1.2385e+02 < 2.2e-16 P:W:GEN 1 41 41 7.3951e+02 < 2.2e-16 D:W:GEN 1 73 73 1.3075e+03 < 2.2e-16 P:F:GEN 1 1 1 2.0463e+01 6.081e-06 D:F:GEN 1 737 737 1.3165e+04 < 2.2e-16 W:F:GEN 1 1044 1044 1.8653e+04 < 2.2e-16 P:S:GEN 1 12 12 2.1260e+02 < 2.2e-16 D:S:GEN 1 1 1 1.5456e+01 8.446e-05 W:S:GEN 1 0 0 3.6718e+00 0.0553402 .

F:S:GEN 1 2 2 4.3608e+01 4.017e-11 P:D:W:F 1 625 625 1.1175e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 1 1 1.7909e+01 2.318e-05 *** P:D:F:S 1 0 0 2.3109e+00 0.1284683

P:W:F:S 1 1 1 1.2737e+01 0.0003585 D:W:F:S 1 17 17 3.0147e+02 < 2.2e-16 P:D:W:GEN 1 1 1 2.5036e+01 5.630e-07 P:D:F:GEN 1 9 9 1.5656e+02 < 2.2e-16 P:W:F:GEN 1 292 292 5.2185e+03 < 2.2e-16 D:W:F:GEN 1 2333 2333 4.1701e+04 < 2.2e-16 P:D:S:GEN 1 8 8 1.4859e+02 < 2.2e-16 P:W:S:GEN 1 18 18 3.2201e+02 < 2.2e-16 D:W:S:GEN 1 13 13 2.3945e+02 < 2.2e-16 *** P:F:S:GEN 1 0 0 4.5830e-01 0.4984340

D:F:S:GEN 1 4 4 6.3703e+01 1.450e-15 W:F:S:GEN 1 24 24 4.2795e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 1 1 9.9394e+00 0.0016178 ** P:D:W:F:GEN 1 15 15 2.6126e+02 < 2.2e-16 *** P:D:W:S:GEN 1 0 0 5.6000e-03 0.9404721

P:D:F:S:GEN 1 1 1 1.6451e+01 4.995e-05 P:W:F:S:GEN 1 2 2 2.9750e+01 4.918e-08 D:W:F:S:GEN 1 0 0 4.0979e+00 0.0429371 *

P:D:W:F:S:GEN 1 10 10 1.7710e+02 < 2.2e-16 ***
Residuals 522605 29241 0
Signif. codes: 0 ‘/’ 0.001 ‘/’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

— Reply to this email directly or view it on GitHub https://github.com/geneura-papers/2015-Evostar/issues/16#issuecomment-62259622.

mgarenas commented 10 years ago

Esto también es bueno, significa que el cambio en los parámetros de entrada provoca sí o si una diferencia significativa entre los resultados de la salida.

Pero ya expliqué ayer, que en el paper yo no mencionaría ANOVA sino el otro test y además habría que incluir una frasecilla asegurando la independencia de las estimaciones, vamos, diciendo que los resultados de las ejecuciones son independientes entre sí.

Marible

On 08/11/14 17:38, Pedro A. Castillo Valdivieso wrote:

Quitando GEN salen resultados muy similares, tanto si usamos ANOVA (parámetrico) como si usamos KRUSKAL-WALLIS (no paramétrico):

*** usando ANOVA ***

----- E1 Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

P 1 88.48 88.48 5.0264e+04 < 2.2e-16 D 1 420.06 420.06 2.3862e+05 < 2.2e-16 W 1 277.74 277.74 1.5777e+05 < 2.2e-16 F 1 1105.64 1105.64 6.2807e+05 < 2.2e-16 S 1 7.65 7.65 4.3471e+03 < 2.2e-16 P:D 1 27.11 27.11 1.5399e+04 < 2.2e-16 P:W 1 5.13 5.13 2.9158e+03 < 2.2e-16 D:W 1 0.20 0.20 1.1210e+02 < 2.2e-16 P:F 1 40.35 40.35 2.2920e+04 < 2.2e-16 D:F 1 204.94 204.94 1.1642e+05 < 2.2e-16 W:F 1 239.06 239.06 1.3580e+05 < 2.2e-16 P:S 1 0.07 0.07 3.7184e+01 1.076e-09 D:S 1 0.72 0.72 4.0654e+02 < 2.2e-16 W:S 1 1.57 1.57 8.9004e+02 < 2.2e-16 F:S 1 3.81 3.81 2.1639e+03 < 2.2e-16 P:D:W 1 1.69 1.69 9.6093e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 1.99 1.99 1.1293e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 0.07 0.07 3.7870e+01 7.567e-10 D:W:F 1 21.38 21.38 1.2148e+04 < 2.2e-16 *** P:D:S 1 0.00 0.00 1.2494e+00 0.2637

P:W:S 1 0.21 0.21 1.1998e+02 < 2.2e-16 D:W:S 1 0.23 0.23 1.3224e+02 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.00 0.00 1.5807e+00 0.2087

D:F:S 1 0.12 0.12 7.0018e+01 < 2.2e-16 W:F:S 1 0.27 0.27 1.5059e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F 1 22.82 22.82 1.2963e+04 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 0.07 0.07 4.1790e+01 1.017e-10 P:D:F:S 1 0.16 0.16 9.0241e+01 < 2.2e-16 *** P:W:F:S 1 0.00 0.00 6.7450e-01 0.4115

D:W:F:S 1 0.98 0.98 5.5707e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 0.05 0.05 2.8562e+01 9.078e-08
Residuals 426029 749.97 0.00
Signif. codes: 0 ‘/’ 0.001 ‘/’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

----- E2 Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

P 1 1244.3 1244.3 5.7351e+04 < 2.2e-16 D 1 7617.6 7617.6 3.5112e+05 < 2.2e-16 W 1 2806.6 2806.6 1.2936e+05 < 2.2e-16 F 1 11444.1 11444.1 5.2749e+05 < 2.2e-16 S 1 66.9 66.9 3.0837e+03 < 2.2e-16 P:D 1 512.3 512.3 2.3614e+04 < 2.2e-16 P:W 1 86.0 86.0 3.9619e+03 < 2.2e-16 D:W 1 157.8 157.8 7.2750e+03 < 2.2e-16 P:F 1 402.0 402.0 1.8530e+04 < 2.2e-16 D:F 1 3643.0 3643.0 1.6791e+05 < 2.2e-16 W:F 1 2092.2 2092.2 9.6434e+04 < 2.2e-16 *** P:S 1 0.0 0.0 5.3140e-01 0.466002

D:S 1 8.7 8.7 4.0082e+02 < 2.2e-16 W:S 1 13.7 13.7 6.3370e+02 < 2.2e-16 F:S 1 47.4 47.4 2.1848e+03 < 2.2e-16 P:D:W 1 5.9 5.9 2.7264e+02 < 2.2e-16 P:D:F 1 27.3 27.3 1.2576e+03 < 2.2e-16 P:W:F 1 1.0 1.0 4.4953e+01 2.021e-11 D:W:F 1 69.5 69.5 3.2016e+03 < 2.2e-16 P:D:S 1 0.8 0.8 3.7247e+01 1.042e-09 P:W:S 1 1.4 1.4 6.4720e+01 8.656e-16 D:W:S 1 1.9 1.9 8.8583e+01 < 2.2e-16 P:F:S 1 0.2 0.2 9.2097e+00 0.002407 D:F:S 1 3.4 3.4 1.5699e+02 < 2.2e-16 ** W:F:S 1 6.1 6.1 2.8234e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F 1 328.8 328.8 1.5153e+04 < 2.2e-16 ** P:D:W:S 1 0.1 0.1 5.9795e+00 0.014474

P:D:F:S 1 2.2 2.2 1.0144e+02 < 2.2e-16 ** P:W:F:S 1 0.1 0.1 3.9480e+00 0.046928

D:W:F:S 1 7.9 7.9 3.6435e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 1.2 1.2 5.5918e+01 7.570e-14
Residuals 439299 9530.8 0.0
Signif. codes: 0 ‘/’ 0.001 ‘/’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

----- E5 Analysis of Variance Table Response: BF Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

P 1 4287 4287 5.1704e+04 < 2.2e-16 D 1 27477 27477 3.3137e+05 < 2.2e-16 W 1 25956 25956 3.1304e+05 < 2.2e-16 F 1 40113 40113 4.8377e+05 < 2.2e-16 S 1 356 356 4.2884e+03 < 2.2e-16 P:D 1 1476 1476 1.7800e+04 < 2.2e-16 P:W 1 925 925 1.1159e+04 < 2.2e-16 D:W 1 2346 2346 2.8295e+04 < 2.2e-16 P:F 1 875 875 1.0551e+04 < 2.2e-16 D:F 1 4715 4715 5.6858e+04 < 2.2e-16 W:F 1 7052 7052 8.5050e+04 < 2.2e-16 * P:S 1 1 1 1.0614e+01 0.001123 * D:S 1 53 53 6.4229e+02 < 2.2e-16 W:S 1 86 86 1.0319e+03 < 2.2e-16 F:S 1 78 78 9.3497e+02 < 2.2e-16 P:D:W 1 1 1 1.6528e+01 4.795e-05 P:D:F 1 77 77 9.2649e+02 < 2.2e-16 P:W:F 1 14 14 1.7217e+02 < 2.2e-16 D:W:F 1 2161 2161 2.6060e+04 < 2.2e-16 P:D:S 1 4 4 5.3940e+01 2.070e-13 P:W:S 1 2 2 2.7681e+01 1.431e-07 D:W:S 1 1 1 6.1209e+00 0.013360 *

P:F:S 1 0 0 2.6651e+00 0.102572

D:F:S 1 0 0 4.2975e+00 0.038170 *

W:F:S 1 0 0 3.8570e-01 0.534581

P:D:W:F 1 468 468 5.6390e+03 < 2.2e-16 P:D:W:S 1 4 4 5.2107e+01 5.263e-13 P:D:F:S 1 0 0 6.1490e-01 0.432941

P:W:F:S 1 0 0 2.3284e+00 0.127030

D:W:F:S 1 31 31 3.7624e+02 < 2.2e-16 P:D:W:F:S 1 4 4 5.1447e+01 7.366e-13
Residuals 522637 43336 0
Signif. codes: 0 ‘/’ 0.001 ‘/’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

*** usando KRUSKAL-WALLIS ***

----- E1 Kruskal-Wallis rank sum test data: BF by P by D by W by F by S Kruskal-Wallis chi-squared = 6658.03, df = 3, p-value < 2.2e-16

----- E2 Kruskal-Wallis rank sum test data: BF by P by D by W by F by S Kruskal-Wallis chi-squared = 6932.683, df = 3, p-value < 2.2e-16

----- E5 Kruskal-Wallis rank sum test data: BF by P by D by W by F by S Kruskal-Wallis chi-squared = 16107.89, df = 3, p-value < 2.2e-16

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JJ commented 10 years ago

@pacastillo ¿por qué no haces un programilla que ponga esto en Markdown a ver si se ve mejor?

geneura-papers / 2015-Evostar