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Edit and run

Compute all the posteriors for all datasets





In [2]:



    


using DataFrames
using Distributions
using Gadfly
using Compose

include("Tests/ttest_correlated.jl")
include("Tests/Bttest_correlated.jl")
include("Plots/plot_posterior_ttest.jl")
include("Plots/plot_data.jl")
include("Data/get_accuracies.jl")

ClassID = readdlm("Data/ClassifierID.dat", ',')
ClassNames = readdlm("Data/ClassifierNames.dat", ',')
DatasetID = readdlm("Data/DatasetID.dat", ',');
DatasetNames = readdlm("Data/DatasetNames.dat", ',');
Percent_correct = readdlm("Data/Percent_correct.dat", ',');
DatasetNames[3]="breast-cancer"


#Correlation
rho=1/10


cl1=1 #nbc
cl2=2 #aode
println("Comparison of ", ClassNames[cl1,1], " vs. ", ClassNames[cl2,1])
println()


po=1
p1=Array{Gadfly.Plot}(length(DatasetNames))
for ii=1:length(DatasetNames)
    #Classifiers comparison nbc versus aode on datasets ii

    dataset=ii #dataset
    acci,accj=get_accuracies(cl1,cl2,dataset,ClassID,DatasetID,Percent_correct)

    # perform Bayesian correlated ttest
    rope=0.01
    hdi_prob=0.95
    mur,sigmar,dofr,p_r,p_l,p_rope,hdi =Bttest_correlated(acci-accj,rho,0,-rope,rope,hdi_prob)

    #save name dataset
    snam=DatasetNames[ii]

    #Plot
    xs1=mur[1]-3*sigmar[1]:0.0001:mur[1]+3*sigmar[1]
    f=x -> pdf(TDist(dofr[1]), (x-mur[1])/sigmar[1])/sigmar[1]
    # string_as_varname(DatasetNames[ii],f(xs1))
    df1 = DataFrame(x=xs1,y=f(xs1),ymin=xs1*0,ymax=f(xs1))
        if sigmar[1]>0.00001
            po=plot(df1, x=:x, y=:y, ymin=:ymin, ymax=:ymax, Guide.xlabel(""), Guide.ylabel(""),  Guide.title(DatasetNames[ii]), xintercept=[-0.01, 0.01],Geom.vline(color="orange", size=1mm),Geom.line, Geom.ribbon)
        else
            po=plot(x=[mur[1],0],y=[0,1],  xintercept=[-0.01, 0.01],Geom.vline(color="orange", size=1mm),Geom.line,Guide.xlabel(""), Guide.ylabel(""),  Guide.title(DatasetNames[ii]))
        end
    p1[ii,:]=po

    
end

    #Plot
set_default_plot_size(40cm, 50cm)
display(vstack(hstack(p1[1,1],p1[2,1],p1[3,1],p1[4,1],p1[5,1]),
               hstack(p1[6,1],p1[7,1],p1[8,1],p1[9,1],p1[10,1]),
               hstack(p1[11,1],p1[12,1],p1[13,1],p1[14,1],p1[15,1]),
               hstack(p1[16,1],p1[17,1],p1[18,1],p1[19,1],p1[20,1]),
               hstack(p1[21,1],p1[22,1],p1[23,1],p1[24,1],p1[25,1]),
               hstack(p1[26,1],p1[27,1],p1[28,1],p1[29,1],p1[30,1]),
                hstack(p1[31,1],p1[32,1],p1[33,1],p1[34,1],p1[35,1]),
               hstack(p1[36,1],p1[37,1],p1[38,1],p1[39,1],p1[40,1]),
                hstack(p1[41,1],p1[42,1],p1[43,1],p1[44,1],p1[45,1]),
               hstack(p1[46,1],p1[47,1],p1[48,1],p1[49,1],p1[50,1]),
               hstack(p1[51,1],p1[52,1],p1[53,1],p1[54,1])))
#Plot save on file
draw(PDF("Plots/plotmany.pdf", 41cm, 50cm), vstack(hstack(p1[1,1],p1[2,1],p1[3,1],p1[4,1],p1[5,1]),
               hstack(p1[6,1],p1[7,1],p1[8,1],p1[9,1],p1[10,1]),
               hstack(p1[11,1],p1[12,1],p1[13,1],p1[14,1],p1[15,1]),
               hstack(p1[16,1],p1[17,1],p1[18,1],p1[19,1],p1[20,1]),
               hstack(p1[21,1],p1[22,1],p1[23,1],p1[24,1],p1[25,1]),
               hstack(p1[26,1],p1[27,1],p1[28,1],p1[29,1],p1[30,1]),
                hstack(p1[31,1],p1[32,1],p1[33,1],p1[34,1],p1[35,1]),
               hstack(p1[36,1],p1[37,1],p1[38,1],p1[39,1],p1[40,1]),
                hstack(p1[41,1],p1[42,1],p1[43,1],p1[44,1],p1[45,1]),
               hstack(p1[46,1],p1[47,1],p1[48,1],p1[49,1],p1[50,1]),
               hstack(p1[51,1],p1[52,1],p1[53,1],p1[54,1])))



    


















    









  
    -0.11
    -0.10
    -0.09
    -0.08
    -0.07
    -0.06
    -0.05
    -0.04
    -0.03
    -0.02
    -0.01
    0.00
    0.01
    0.02
    0.03
    0.04
    0.05
    0.06
    0.07
    0.08
    0.09
    -0.100
    -0.098
    -0.096
    -0.094
    -0.092
    -0.090
    -0.088
    -0.086
    -0.084
    -0.082
    -0.080
    -0.078
    -0.076
    -0.074
    -0.072
    -0.070
    -0.068
    -0.066
    -0.064
    -0.062
    -0.060
    -0.058
    -0.056
    -0.054
    -0.052
    -0.050
    -0.048
    -0.046
    -0.044
    -0.042
    -0.040
    -0.038
    -0.036
    -0.034
    -0.032
    -0.030
    -0.028
    -0.026
    -0.024
    -0.022
    -0.020
    -0.018
    -0.016
    -0.014
    -0.012
    -0.010
    -0.008
    -0.006
    -0.004
    -0.002
    0.000
    0.002
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    0.040
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    0.044
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    0.050
    0.052
    0.054
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    0.058
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    0.062
    0.064
    0.066
    0.068
    0.070
    0.072
    0.074
    0.076
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    -0.05
    0.00
    0.05
    0.10
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    -0.100
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    -0.080
    -0.075
    -0.070
    -0.065
    -0.060
    -0.055
    -0.050
    -0.045
    -0.040
    -0.035
    -0.030
    -0.025
    -0.020
    -0.015
    -0.010
    -0.005
    0.000
    0.005
    0.010
    0.015
    0.020
    0.025
    0.030
    0.035
    0.040
    0.045
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    0.055
    0.060
    0.065
    0.070
    0.075
    0.080
  

  
    
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    
      
        
      
      
        
      
      
        
          
        
        
          
        
      
    
    
      
        
        
      
      
        
      
      
        
      
      
        
        
      
    
  

  
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    -30
    -20
    -10
    0
    10
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    90
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    110
    -50
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    58
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    zoo
  


  
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    postoperatie
  


  
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    lier-disorders
  


  
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    anneal
  


  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  















    






Comparison of nbc vs. aode











    






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WARNING: Method definition Bttest_correlated(Any, Any, Any, Any, Any, Any) in module Main at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Tests/Bttest_correlated.jl:15 overwritten at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Tests/Bttest_correlated.jl:15.
WARNING: Method definition plot_posterior_ttest(Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any) in module Main at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Plots/plot_posterior_ttest.jl:3 overwritten at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Plots/plot_posterior_ttest.jl:3.
WARNING: Method definition plot_data(Any, Any, Any, Any, Any, Any) in module Main at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Plots/plot_data.jl:5 overwritten at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Plots/plot_data.jl:5.
WARNING: Method definition get_accuracies(Any, Any, Any, Any, Any, Any) in module Main at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Data/get_accuracies.jl:3 overwritten at /home/benavoli/Data/Github/tutorial/Julia/Data/get_accuracies.jl:3.

















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Content source: BayesianTestsML/tutorial

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