Odamidur ilmu donish birla odam, yôq esa, Odamidur ilmu donish birla odam, yôq esa

Eng yaxshi modelni tanlang Tegishli modelni tanlash yaxshi tizimdir, chunki kam parametrlangan yoki haddan tashqari cheklangan modellar asosiy taxminlar buzilganda anomal xatti-harakatlarni keltirib chiqarishi mumkin, va haddan tashqari murakkab yoki ortiqcha parametrlangan modellar hisoblash qimmat va ortiqcha parametrlarga ega bo'lishi mumkin.Bu embriologik tahlillarni yaratish uchun muhimdir. . Modelni tanlashning eng keng tarqalgan usuli - ehtimollik nisbati testi (LRT), u model va kiritilgan ma'lumotlar o'rtasidagi "moslik yaxshiligi" o'lchovlari sifatida talqin qilinishi mumkin bo'lgan ehtimollik baholarini ishlab chiqaradi. Biroq, ushbu natijalardan foydalanganda ehtiyot bo'lish kerak, chunki ko'proq parametrlarga ega bo'lgan murakkabroq modellar har doim bir xil modelning soddalashtirilgan versiyalariga qaraganda yuqori ehtimollikka ega. Bu haddan tashqari murakkab modellarning sodda tanloviga olib kelishi mumkin. [4] Shu sababli, model tanlash kompyuter dasturi murakkabroq alternativlardan sezilarli darajada yomon bo'lmagan eng oddiy modelni tanlaydi. LRT ning muhim kamchiliklari shundaki, u modellar o'rtasida bir qator juftlik taqqoslashlarini talab qiladi.

• Eng yaxshi modelni tanlang Tegishli modelni tanlash yaxshi tizimdir, chunki kam parametrlangan yoki haddan tashqari cheklangan modellar asosiy taxminlar buzilganda anomal xatti-harakatlarni keltirib chiqarishi mumkin, va haddan tashqari murakkab yoki ortiqcha parametrlangan modellar hisoblash qimmat va ortiqcha parametrlarga ega bo'lishi mumkin.Bu embriologik tahlillarni yaratish uchun muhimdir. . Modelni tanlashning eng keng tarqalgan usuli - ehtimollik nisbati testi (LRT), u model va kiritilgan ma'lumotlar o'rtasidagi "moslik yaxshiligi" o'lchovlari sifatida talqin qilinishi mumkin bo'lgan ehtimollik baholarini ishlab chiqaradi. Biroq, ushbu natijalardan foydalanganda ehtiyot bo'lish kerak, chunki ko'proq parametrlarga ega bo'lgan murakkabroq modellar har doim bir xil modelning soddalashtirilgan versiyalariga qaraganda yuqori ehtimollikka ega. Bu haddan tashqari murakkab modellarning sodda tanloviga olib kelishi mumkin. [4] Shu sababli, model tanlash kompyuter dasturi murakkabroq alternativlardan sezilarli darajada yomon bo'lmagan eng oddiy modelni tanlaydi. LRT ning muhim kamchiliklari shundaki, u modellar o'rtasida bir qator juftlik taqqoslashlarini talab qiladi.
• Modellarni solishtirish tartibi oxir-oqibat qaysi model tanlanishiga sezilarli ta'sir ko'rsatishi ko'rsatilgan. Modelni tanlashning muqobil usuli bu Akaike ma'lumot mezonlari (AIC) bo'lib, u haqiqiy model va tekshirilayotgan model o'rtasidagi Kullback-Leibler farqining rasmiy bahosi hisoblanadi. Haddan tashqari parametrlangan modelni jazolash uchun tuzatish omili bilan ehtimollik taxmini sifatida talqin qilinishi mumkin. AIC juftlik emas, balki alohida modellar uchun hisoblanadi, shuning uchun u modellarni baholash tartibidan mustaqildir. Tegishli muqobil, Bayes ma'lumot mezoni (BIC), xuddi shunday asosiy talqinga ega, ammo murakkab modellar uchun kattaroq jazo. Filogenetik rekonstruksiya uchun eng yaxshi modelni aniqlash ko'plab evolyutsion tadqiqotlarda asosiy qadamdir. Biroq, model tanlashning turli mezonlari qaysi mezon yaxshiroq ekanligi haqida munozaralarni keltirib chiqardi. So'nggi paytlarda topologik va ajdodlar ketma-ketligini qayta qurish istalgan natijalar bo'lganda, bir mezonni boshqasidan tanlash muhim emasligi ko'rsatildi. Buning o'rniga, eng murakkab bazani almashtirish modeli GTR + I dan foydalanib,