Таким образом, вероятность ошибиться при отвержении гипотезы  c помощью критерия  может быть вычислена по формуле:
Таким образом, мы получили серию критериев с критическими статистиками  где k пробегает все значения, для которых  Логично из этих критериев выбрать критерий с наименьшей ошибкой первого рода:
Аналогичным образом вводим альтернативную гипотезу  и обозначения:
 - набор критических статистик.
 - количество значений в таблице меньше либо равных  .
Это вероятности ошибиться, отвергнув нулевую гипотезу из-за слишком маленьких значений в выборке. Аналогично выбираем тот критерий, который имеет наименьшую вероятность ошибки первого рода.
И, окончательно
Причем, если  то, отвергнув нулевую гипотезу, целесообразно объявить исследуемый объект повысившим свою регуляцию. Если же  , то ген объявляется понизившим регуляцию.
Введем обозначения:
Тогда алгоритм можно описать следующим образом:
Упорядочиваем значения
Идем по массиву значений и находим величины 
Итоговый ответ для каждого объекта - это скор, знак которого указывает на то, вероятность чего больше: того, что ген повысил или понизил экспрессию, а абсолютное значение, на то какова вероятность ошибиться при отвержении нулевой гипотезы. Скор близкий к нулю означает, что нулевая гипотеза, скорее всего, верна. Десятичный логарифм здесь взят для удобства. Т.е. например скор, равный  указывает нам, что если мы отвергнем гипотезу о том, что объект не изменил свою экспрессию и примем альтернативу  то мы ошибемся с вероятностью 0,01. Вероятность ошибки при принятии альтернативы 
Перейти на страницу: 1 2 3 4
|