Notebook4 computes posterior for all datasets based on Bayesian correlated ttest


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 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 0.014 0.016 0.018 0.020 0.022 0.024 0.026 0.028 0.030 0.032 0.034 0.036 0.038 0.040 0.042 0.044 0.046 0.048 0.050 0.052 0.054 0.056 0.058 0.060 0.062 0.064 0.066 0.068 0.070 0.072 0.074 0.076 0.078 0.080 0.082 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 -0.105 -0.100 -0.095 -0.090 -0.085 -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 0.050 0.055 0.060 0.065 0.070 0.075 0.080 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 -50 -48 -46 -44 -42 -40 -38 -36 -34 -32 -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100 -50 0 50 100 -50 -45 -40 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 zoo -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 -0.040 -0.039 -0.038 -0.037 -0.036 -0.035 -0.034 -0.033 -0.032 -0.031 -0.030 -0.029 -0.028 -0.027 -0.026 -0.025 -0.024 -0.023 -0.022 -0.021 -0.020 -0.019 -0.018 -0.017 -0.016 -0.015 -0.014 -0.013 -0.012 -0.011 -0.010 -0.009 -0.008 -0.007 -0.006 -0.005 -0.004 -0.003 -0.002 -0.001 0.000 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0.007 0.008 0.009 0.010 0.011 0.012 0.013 0.014 0.015 0.016 0.017 0.018 0.019 0.020 0.021 0.022 0.023 0.024 0.025 0.026 0.027 0.028 0.029 0.030 0.031 0.032 0.033 0.034 0.035 0.036 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 -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 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 0.014 0.016 0.018 0.020 0.022 0.024 0.026 0.028 0.030 0.032 0.034 0.036 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 300 350 -150 -145 -140 -135 -130 -125 -120 -115 -110 -105 -100 -95 -90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -40 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160 165 170 175 180 185 190 195 200 205 210 215 220 225 230 235 240 245 250 255 260 265 270 275 280 285 290 295 300 -200 0 200 400 -150 -140 -130 -120 -110 -100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 yeast -0.040 -0.035 -0.030 -0.025 -0.020 -0.015 -0.010 -0.005 0.000 0.005 0.010 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