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Prueba de la equivalencia entre dos formas de definir ESS

Prueba de la equivalencia entre dos formas de definir ESS



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Fondo

Dos formas comunes de definir qué son una estrategia estable evolutiva (ESS):

Primera definicion: Considere una población compuesta por poblaciones que juegan dos estrategias, $ mathbf {p} $ y $ mathbf {q} $. Denotemos $ W ( mathbf {p}) $ la aptitud promedio de la estrategia $ mathbf {p} $. Una población formada por individuos que juegan $ mathbf {p} $ será un ESS si, siempre que una pequeña cantidad de individuos desviados jueguen $ mathbf {q} $, el tipo antiguo $ mathbf {p} $ gana mejor que los recién llegados $ mathbf {q} $. Esto significa que para todo $ mathbf {p} neq mathbf {q} $, begin {ecuación} W ( mathbf {p})> W ( mathbf {q}) end {ecuación}

Segunda definición: $ E ( mathbf {p}, mathbf {q}) $ es la recompensa de $ mathbf {p} $ - estratega contra $ mathbf {q} $ - estratega. La estrategia $ mathbf {p} $ es un ESS si y solo si se cumplen las siguientes condiciones:

  1. $ E ( mathbf {p}, mathbf {p}) geq E ( mathbf {q}, mathbf {p}) quad forall mathbf {q} $

  2. Si $ mathbf {q} neq mathbf {p} $ y $ E ( mathbf {p}, mathbf {p}) = E ( mathbf {q}, mathbf {p}) $, entonces $ E ( mathbf {p}, mathbf {q})> E ( mathbf {q}, mathbf {q}) $

Pregunta (versión más corta)

Las dos formas anteriores de definir lo que un ESS debería ser equivalente. ¿Cómo puedo probar tal equivalencia? Alternativamente, ¿conoce un libro (o un artículo) que tenga esta prueba?

Pregunta (versión más larga)

Entiendo que la primera definición implica la segunda. Según la primera definición: begin {align *} W ( mathbf {p}) - W ( mathbf {q}) &> 0 (1- epsilon) [E ( mathbf {p}, mathbf {p}) - E ( mathbf {q}, mathbf {p})] + epsilon [E ( mathbf {p}, mathbf {q}) - E ( mathbf {q}, mathbf {q})] &> 0 end {align *} donde $ epsilon $ es la frecuencia de los individuos que juegan $ mathbf {q} $. Dado que $ 0 < epsilon <1 $, si la desigualdad anterior es verdadera, las condiciones 1 y 2 en la segunda definición deben ser verdaderas. La parte que encuentro menos clara es cómo la segunda definición implica la primera definición. Más específicamente, que si $ mathbf {p} $ es un equilibrio de Nash estricto (es decir, $ E ( mathbf {p}, mathbf {p})> E ( mathbf {q}, mathbf {p}) $), luego $ W ( mathbf {p})> W ( mathbf {q}) $.


Necesitamos demostrar que si $ mathbf {p} $ es un equilibrio de Nash estricto, $ E ( mathbf {p}, mathbf {p})> E ( mathbf {q}, mathbf {p}) $ , luego $ W ( mathbf {p})> W ( mathbf {q}) $ para unos $ epsilon $ suficientemente pequeños. Cuando $ E ( mathbf {p}, mathbf {q}) geq E ( mathbf {q}, mathbf {q}) $, $ mathbf {p} $ domina claramente $ mathbf {q} $ . El caso menos obvio es cuando $ E ( mathbf {p}, mathbf {q})

Dado que $ E ( mathbf {p}, mathbf {p}) - E ( mathbf {q}, mathbf {p})> 0 $, debería haber un número estrictamente positivo $ k $ tal que $$ k [E ( mathbf {p}, mathbf {p}) - E ( mathbf {q}, mathbf {p})] + E ( mathbf {p}, mathbf {q}) - E ( mathbf {q}, mathbf {q})> 0 $$ es cierto. Cualquiera que sea este número, podemos escribir $ k $ como $ (1- epsilon) / epsilon $ por $ 0 < epsilon <1 $. Sustituir esto en la ecuación anterior nos da el resultado deseado.


Parece haber alguna variación en la notación: en una regresión lineal simple, generalmente he visto la frase "coeficiente de correlación de muestra" con el símbolo $ r $ como referencia a la correlación entre los valores observados $ x $ y $ y $. Esta es la notación que he adoptado para esta respuesta. También he visto la misma frase y símbolo usados ​​para referirse a la correlación entre $ y $ observados y $ hat y $ ajustados en mi respuesta. Me he referido a esto como el "coeficiente de correlación múltiple" y usé el símbolo $ R $. Esta respuesta aborda por qué el coeficiente de determinación es tanto el cuadrado de $ r $ como el cuadrado de $ R $, por lo que no debería importar qué uso se pretendía.

El resultado de $ r ^ 2 $ sigue en una línea de álgebra una vez que se establecen algunos hechos sencillos sobre la correlación y el significado de $ R $, por lo que es posible que prefiera pasar a la ecuación del recuadro. Supongo que no tenemos que probar las propiedades básicas de covarianza y varianza, en particular:

Tenga en cuenta que el último se puede derivar del primero, una vez que sabemos que la covarianza es simétrica y que $ text(X) = texto(X, X) $. De aquí derivamos otro hecho básico, sobre la correlación. Para $ a neq 0 $, y siempre que $ X $ y $ Y $ tengan variaciones distintas de cero,

Aquí $ text(a) $ es el signo o función de signo: su valor es $ text(a) = + 1 $ si $ a & gt0 $ y $ text(a) = -1 $ si $ a & lt0 $. También es cierto que $ text(a) = 0 $ si $ a = 0 $, pero ese caso no nos concierne: $ aX + b $ sería una constante, entonces $ text(aX + b) = 0 $ en el denominador y no podemos calcular la correlación. Los argumentos de simetría nos permiten generalizar este resultado, para $ a, , c neq 0 $:

No necesitaremos esta fórmula más general para responder la pregunta actual, pero la incluyo para enfatizar la geometría de la situación: simplemente establece que la correlación no cambia cuando cualquiera de las variables se escala o se traduce, pero se invierte en signo cuando una variable es reflejado.

Necesitamos un hecho más: para un modelo lineal que incluye un término constante, el coeficiente de determinación $ R ^ 2 $ es el cuadrado del coeficiente de correlación múltiple $ R $, que es la correlación entre las respuestas observadas $ Y $ y el modelo valores ajustados $ hat Y $. Esto se aplica tanto a las regresiones múltiples como a las simples, pero limitemos nuestra atención al modelo lineal simple $ hat Y = hat beta_0 + hat beta_1 X $. El resultado se deriva de la observación de que $ hat Y $ es una versión escalada, posiblemente reflejada y traducida de $ X $:

$ en caja( hat Y, Y) = text( hat beta_0 + hat beta_1 X, , Y) = text( hat beta_1) , text(X, Y) = texto( hat beta_1) , r> $

Entonces $ R = pm r $ donde el signo coincide con el signo de la pendiente estimada, lo que garantiza que $ R $ no sea negativo. Claramente $ R ^ 2 = r ^ 2 $.

El argumento anterior se simplificó al no tener que considerar sumas de cuadrados. Para lograr esto, omití los detalles de la relación entre $ R ^ 2 $, que normalmente pensamos en términos de sumas de cuadrados, y $ R $, para lo cual pensamos en correlaciones de respuestas ajustadas y observadas. Los símbolos hacen que la relación $ R ^ 2 = (R) ^ 2 $ parezca tautológica, pero este no es el caso, ¡y la relación se rompe si no hay un término de intersección en el modelo! Daré un breve bosquejo de un argumento geométrico sobre la relación entre $ R $ y $ R ^ 2 $ tomado de una pregunta diferente: el diagrama está dibujado en $ n $ -dimensional espacio temático, por lo que cada eje (no mostrado) representa una sola unidad de observación, y las variables se muestran como vectores. Las columnas de la matriz de diseño $ mathbf$ son el vector $ mathbf <1_n> $ (para el término constante) y el vector de observaciones de la variable explicativa, por lo que el espacio de la columna es un plano bidimensional.

El $ mathbf < hat ajustado> $ es la proyección ortogonal del $ mathbf observado$ en el espacio de columna de $ mathbfPS Esto significa el vector de residuos $ mathbf = mathbf - mathbf < sombrero> $ es perpendicular al piso y, por lo tanto, a $ mathbf <1_n> $. El producto escalar es = mathbf <1_n> cdot mathbf = sum_^ n e_i $. Como los residuos suman cero y $ Y_i = hat + e_i $, luego $ sum_^ n Y_i = sum_^ n sombrero$ para que tanto las respuestas ajustadas como las observadas tengan una media $ barPS Las líneas punteadas en el diagrama, $ mathbf - ar mathbf <1_n> $ y $ mathbf < hat> - bar mathbf <1_n> $, son por tanto los centrado vectores para las respuestas observadas y ajustadas, y el coseno del ángulo $ theta $ entre ellos es su correlación $ R $.

El triángulo que estos vectores forman con el vector de residuos es rectángulo desde $ mathbf < hat> - bar mathbf <1_n> $ se encuentra en el piso pero $ mathbf$ es ortogonal a él. Aplicando Pitágoras:

Esta es solo la descomposición de las sumas de cuadrados, $ SS _ < text> = SS _ < texto> + SS _ < texto> $. La fórmula convencional para el coeficiente de determinación es $ 1 - frac<>>><>>> $ que en este triángulo es $ 1 - sin ^ 2 theta = cos ^ 2 theta $ así que de hecho es el cuadrado de $ R $. Puede que estés más familiarizado con la fórmula $ R ^ 2 = frac<>>><>>> $, que inmediatamente da $ cos ^ 2 theta $, pero tenga en cuenta que $ 1 - frac<>>><>>> $ es más general y (como acabamos de ver) se reducirá a $ frac<>>><>>>$ si se incluye un término constante en el modelo.


La fórmula para R-cuadrado es

Conclusiones clave

  • R-Squared es una medida estadística de ajuste que indica cuánta variación de una variable dependiente se explica por las variables independientes en un modelo de regresión.
  • Al invertir, R-cuadrado se interpreta generalmente como el porcentaje de los movimientos de un fondo o valor que pueden explicarse por los movimientos en un índice de referencia.
  • Un R cuadrado de 100% significa que todos los movimientos de un valor (u otra variable dependiente) se explican completamente por los movimientos en el índice (o las variables independientes que le interesan).

La Cruz Dihíbrida

Gregor Mendel examinó la herencia de sus siete rasgos en los guisantes, no solo uno a la vez, sino también en combinación. Uno de esos cruces involucró los dos rasgos independientes, el color de la semilla y la forma de la semilla, con un gen controlando cada rasgo como se muestra en la Tabla 1.

Una de las plantas parentales será homocigótica dominante para ambos rasgos y la otra planta parental homocigótica recesiva para ambos. La P1 la cruz será así

Cuando las plantas parentales se someten a meiosis, cada una producirá solo un tipo de gameto:

Toda la f1 Por lo tanto, las plantas recibirán GW de uno de los padres y gw del otro, por lo que todos los F1 las semillas tendrán el genotipo GgWw y ser amarillo y redondo. Se trata de semillas dihíbridas, heterocigotas para dos genes y que muestran los dos fenotipos dominantes.

El doblemente heterocigoto F1 las plantas se autofertilizarán (o se cruzarán) para producir la F2 Generacion. La F1 las plantas producen cuatro tipos de gametos en proporciones iguales:

El cuadro de Punnett para la F2 Por lo tanto, la generación tendrá cuatro columnas en el cuadrado y cuatro filas, y un total de 16 combinaciones posibles después de la fertilización aleatoria (Figura 1).

Cuadrado de Punnett para la F2 generación de un cruce dihíbrido que muestra la herencia independiente del color y la forma de la semilla.

Cuadrado de Punnett para la F2 generación de un cruce dihíbrido que muestra la herencia independiente del color y la forma de la semilla.

Ambos genes muestran un dominio completo, es decir, las semillas deben ser amarillas (dominantes) o verdes (recesivas) y redondas (dominantes) o arrugadas (recesivas). Debido a esto, solo habrá cuatro combinaciones de fenotipos en la F2 Generacion:

Esta proporción de 9 a 3 a 3 a 1 es la proporción dihíbrida de fenotipos de Mendel en la F2 Generacion.

Después de realizar este cruce, Mendel contó los siguientes fenotipos en la F2 semillas: 315 amarillas y redondas, 101 amarillas y arrugadas, 108 verdes y redondas y 32 verdes y arrugadas (Mendel, 1866). Esta fue una relación de 9,1 a 2,9 a 3,1 a 0,92, casi idéntica a la relación esperada.

El cruce dihíbrido se puede resumir usando A y B para los dos genes segregantes y Dom y rec para los dos fenotipos, como se muestra en la Figura 2.

Diagrama de un cruce dihíbrido genérico que muestra la herencia de genes A y B. (Tenga en cuenta que el símbolo ⊗ indica autofertilización).

Diagrama de un cruce dihíbrido genérico que muestra la herencia de genes A y B. (Tenga en cuenta que el símbolo ⊗ indica autofertilización).


Fundamentos de la genómica comparada

Este libro proporciona una descripción general del análisis computacional de genes y genomas, y de algunos de los hallazgos más notables que surgen de este trabajo. Fundamentos de la genómica comparada presenta una perspectiva histórica, comenzando con el análisis temprano de secuencias de genes individuales, hasta la comparación actual de repertorios de genes codificados por genomas completamente secuenciados. El autor analiza los principios científicos subyacentes de la genómica comparada, argumenta que la finalización de muchas secuencias del genoma inició una nueva era en biología y proporciona una visión personal sobre varios temas de vanguardia, como la biología de sistemas y la filogenética del genoma completo. reconstrucciones. Este libro es una referencia esencial para investigadores y estudiantes de biología computacional, biología evolutiva y genética.

Este libro proporciona una descripción general del análisis computacional de genes y genomas, y de algunos de los hallazgos más notables que surgen de este trabajo. Fundamentos de la genómica comparada presenta una perspectiva histórica, comenzando con el análisis temprano de secuencias de genes individuales, hasta la comparación actual de repertorios de genes codificados por genomas completamente secuenciados. El autor analiza los principios científicos subyacentes de la genómica comparada, argumenta que la finalización de muchas secuencias del genoma inició una nueva era en biología y proporciona una visión personal sobre varios temas de vanguardia, como la biología de sistemas y la filogenia del genoma completo. reconstrucciones. Este libro es una referencia esencial para investigadores y estudiantes de biología computacional, biología evolutiva y genética.


¿Cuál es la diferencia entre prueba de concepto y prototipo?

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Con frecuencia nos encontramos con los términos & ldquoProof of Concept & rdquo & amp & ldquoPrototype & rdquo y, a menudo, se usan indistintamente, aunque estos términos tienen una clara diferencia. Los términos significan cosas diferentes y tienen funciones diferentes. Durante el ciclo de vida de una iniciativa, un producto / proyecto se incluirá en estas categorías y, para implementar con éxito la tecnología, es imperativo que el producto pase por esta transformación.

Una prueba de concepto (POC) es un pequeño ejercicio para probar la idea o suposición de diseño. El propósito principal de desarrollar un POC es demostrar la funcionalidad y verificar un cierto concepto o teoría que se puede lograr en el desarrollo. La creación de prototipos es un ejercicio valioso que permite al innovador visualizar cómo funcionará el producto, es un modelo interactivo de trabajo del producto final que da una idea del diseño, la navegación y el diseño. Mientras que un POC muestra que se puede desarrollar un producto o característica, un prototipo muestra cómo se desarrollará.

Mientras que un POC está diseñado puramente para verificar la funcionalidad de uno o un conjunto de conceptos para unificarlos en otros sistemas. La usabilidad del mundo real ni siquiera se tiene en cuenta al crear una prueba de concepto porque la integración con las tecnologías no solo requiere mucho tiempo, sino que también puede debilitar la capacidad de determinar si el concepto principal es viable. Este ejercicio es para identificar las características del producto antes de pasar al desarrollo. Un prototipo es un primer intento de hacer un modelo funcional que pueda usarse en el mundo real. Las cosas salen mal en el proceso, pero identificar estos errores y escollos es el objetivo principal de la construcción de un prototipo. Un prototipo tiene casi todas las funcionalidades del producto final, pero generalmente no será tan eficiente, artísticamente diseñado o duradero.

Fig 1- La integración de la tecnología y la experiencia del usuario creó un producto

El método POC permite compartir conocimientos internos entre el equipo, explorar tecnologías emergentes y proporcionar una evidencia de concepto al cliente para su producto. Primero, el desarrollador asignado al POC realiza una investigación y comienza a desarrollar la función con el objetivo de demostrar que es factible. Una vez que esto se prueba, el POC se amplía para desarrollar un modelo de trabajo integrado para proporcionar un fragmento del producto final. Después de eso, se presenta al cliente y al equipo de producto para vender la idea de un próximo proyecto o se puede utilizar internamente dentro de los equipos de desarrollo para compartir conocimientos y estimular la innovación.

La creación de prototipos es una forma rápida y eficaz de dar vida a las ideas de un cliente y rsquos y sirve como muestra para que los usuarios potenciales evalúen, prueben y compartan sus comentarios para realizar mejoras. Esta técnica también ayuda en la documentación y proporciona al equipo una estimación más precisa de cuánto tiempo llevará completarla. En algunos casos, un POC puede ser una simple investigación que conduciría a un concepto del próximo proyecto, o un concepto más complejo, como una función de pago de una aplicación móvil. El POC final no tiene por qué estar libre de errores, pero en última instancia debería mostrar la funcionalidad del concepto.

En conclusión, la prueba de concepto dice que se puede desarrollar y valida la viabilidad técnica, mientras que un prototipo muestra un intento potencialmente fallido y sin refinar en el producto final. Sin embargo, todavía necesita ese cliente todopoderoso para determinar el éxito de su producto.


Riesgos del metanol

Aunque el metanol es un alcohol similar al etanol, es increíblemente peligroso en grandes cantidades. Si bien el metanol se forma en pequeñas cantidades durante la fermentación y está bien consumirlo en cosas como vino o cerveza producidos comercialmente, la concentración que encuentra en cosas como ginebra, ron y otros licores elaborados en casa puede envenenarlo. A diferencia del etanol, cuando se consume, el metanol en el cuerpo humano se convierte en ácido fórmico. La misma sustancia que se encuentra en el veneno de hormigas. Una acumulación de ácido fórmico resultante de esto puede causar problemas de circulación, daño hepático y una serie de otros síntomas que incluyen daño a los nervios, ceguera permanente e insuficiencia renal.


4 respuestas 4

Creo que una forma más fundamental de abordar el problema es discutiendo las curvas geodésicas en la superficie que llamas hogar. Recuerde que la ecuación geodésica, aunque es equivalente a la ecuación de Euler-Lagrange, se puede derivar simplemente considerando diferenciales, no extremos de integrales. La ecuación geodésica surge exactamente al encontrar la aceleración, y por lo tanto la fuerza según las leyes de Newton, en coordenadas generalizadas.

Consulte la guía Lagrangian Dynamics de Schaum de Dare A. Wells Cap. 3, o análisis vectorial y tensorial de Borisenko y Tarapov, problema 10 de la p. 181

Entonces, al establecer la fuerza igual a cero, uno encuentra que el camino es la solución a la ecuación geodésica. Entonces, si definimos una línea recta como la que toma una partícula cuando no hay fuerzas sobre ella, o mejor aún, que un objeto sin fuerzas sobre ella toma la ruta más rápida y, por lo tanto, la más corta entre dos puntos, entonces walla, la La distancia más corta entre dos puntos es la geodésica en el espacio euclidiano, una línea recta como la conocemos.

De hecho, en la P. 51 Borisenko y Tarapov muestran que si la fuerza está en todas partes tangente a la curva de viaje, entonces la partícula también viajará en línea recta. Nuevamente, incluso si hay una fuerza sobre ella, siempre que la fuerza no tenga un componente perpendicular a la trayectoria, una partícula viajará en línea recta entre dos puntos.

Además, en lo que respecta a la intuición, este es también el camino de menor trabajo.

Entonces, si está de acuerdo con la definición de una derivada en una métrica dada, entonces puede encontrar las curvas geodésicas entre puntos. Si define las derivadas de manera diferente y, por lo tanto, coordina las transformaciones de manera diferente, entonces es una historia completamente diferente.

Permítanme comenzar diciendo que en un nivel instintivo, estoy de acuerdo con todo lo que dijo. Pero siento que debería hacer este argumento de todos modos, ya que podría ayudarlo a usted (¡y a mí!) A resolver ideas sobre el asunto.

No parece inconsistente argumentar que el modelo del espacio euclidiano (definido por, digamos, los axiomas de Hilbert) como $ Bbb R ^ n $ realmente evita todas las cuestiones filosóficas. Podemos preguntarnos por qué $ Bbb R $ y demás, pero tomado como un objeto por derecho propio, el producto interno estándar define todo, desde la geometría hasta la topología y la noción de tamaño.

En esta vista, la integral que mencionaste se puede tomar como la definición de "longitud" de una curva (en $ Bbb R ^ 2 $, creo), observando que coincide con la medida de Lebesgue cuando se da la curva en consideración por una transformación afín (aunque esto es formalmente irrelevante). La definición no está motivada por descomponerse en líneas rectas, sino en vectores, que tienen una definición diferente de longitud (esto no me preocupa mucho: es solo una ilusión que usemos el mismo término para cada uno). La noción de "línea" en sí surge como una pregunta bastante natural: ¿cuál es el mínimo de la longitud entre dos puntos y, de ser así, hay realmente una curva que lo alcance? Una vez que vea que la respuesta no solo es "sí" sino también "y es único", no es muy exagerado pensar que vale la pena agregar estos objetos a nuestra comprensión básica del espacio.

En cuanto a la observación de elegir la distancia de Manhattan: nada le impide hacer esto, pero si prefiere que esta sea su norma (lo que bien podría hacer, por las razones que describió anteriormente), perderá todos los aspectos de la geometría relacionados con los ángulos. También pierde la singularidad de las curvas de longitud mínima, y ​​quizás luego se interese menos en la pregunta. Desde la perspectiva omnisciente, podríamos ver esto como una tragedia, una pérdida aceptable o incluso como una ganancia. Esta objeción, así como el comentario de Will Jagy, solo parecen resaltar la flexibilidad que tenemos en términos de qué formalismos usar.

Su otra pregunta es, por supuesto, mucho más difícil de responder, pero creo que una buena reducción de la pregunta es "¿Qué hace que $ Bbb R ^ 3 $ sea el modelo de mayor sensación física?" La pregunta es particularmente interesante a la luz del hecho de que $ Bbb R ^ 3 $ es ciertamente no ¡un modelo completo de espacio para la física real! Pero no creo que te tomen en serio si intentaras argumentar que el universo no es múltiple. Por alguna razón, (subconjuntos abiertos de) $ Bbb R ^ n $ es localmente "casi correcto".

Solo soy yo hablando de ya sabes dónde: podría ser que la razón por la que tenemos intuiciones tan fuertes sobre la rectitud y la distancia se deba a las presiones evolutivas. Las personas que pudieran intuir cómo ir de un lugar a otro de manera eficiente no quemarían las calorías innecesarias y, en un mundo menos protegido, esto podría ayudarlas a alcanzar la edad de la viabilidad sexual. Una vez que empezamos a pensar de forma inductiva, se nos permitirá pensar en la noción de rectitud como algo permanente y como una construcción general en lugar de una característica situacional. Pero para entonces sería demasiado tarde para enderezar la combinación de rectitud y linealidad, y tendríamos que esperar mucho tiempo antes de poder hacerlo con algún rigor.


¿Qué es la ARN polimerasa eucariota?

Las ARN polimerasas eucariotas son de tres tipos diferentes. Transcriben diferentes clases de genes. Y también funciona en diferentes condiciones. Los factores de iniciación y terminación (factores sigma y rho) son completamente diferentes de los contrapartes de la ARN polimerasa procariota. Las tres diferentes ARN polimerasas se denominan ARN polimerasa I (transcribe ARNr), ARN polimerasa II (transcribe ARNm) y ARN polimerasa III (transcribe ARNt). La ARN polimerasa I se encuentra en el nucleolo y la enzima requiere Mg 2+ para su actividad. La ARN polimerasa II se encuentra en el nucleoplasma y necesita ATP para su actividad. La ARN polimerasa III también se encuentra en el nucleoplasma.

Los promotores de estas ARN polimerasas son diferentes. La ARN polimerasa I reconoce los promotores en cadena arriba entre las regiones -45 a +25 en el ADN. La ARN polimerasa II reconoce los promotores en sentido ascendente entre las regiones -25 a -100 en el ADN, como (caja TATA, caja CAAT y caja GC). La ARN polimerasa III reconoce los promotores internos aguas abajo.

Figura 02: ARN polimerasa eucariota

Las ARN polimerasas eucariotas son un gran complejo formado por proteínas de múltiples subunidades de 500 kDa o más. Tienen diferentes factores de transcripción para el proceso de iniciación y el proceso de elongación como, TFIIA, TFIIB, TFIID, TFIIE, TFIIF, TFIIH, TFIIJ. La polimerización de ARN termina por la ARN polimerasa I después de reconocer la caja de Sal. La terminación de la polimerización del ARN por la ARN polimerasa II ocurre después de reconocer señales posteriores conocidas como cola poliA. Y la ARN polimerasa III reconoce residuos de desoxiadenilato en la plantilla y finaliza la transcripción. El ARNm eucariota siempre es monocistrónico.


Prueba exacta de Fisher & # 8217s: definición, fórmula y ejemplo

Prueba exacta de Fisher & # 8217s se utiliza para determinar si existe o no una asociación significativa entre dos variables categóricas. Por lo general, se usa como una alternativa a la prueba de independencia de chi-cuadrado cuando uno o más de los recuentos de celdas en una tabla de 2 × 2 es menor que 5.

La prueba exacta de Fisher & # 8217s utiliza las siguientes hipótesis nulas y alternativas:

  • H0: (hipótesis nula) Las dos variables son independientes.
  • H1: (hipótesis alternativa) Las dos variables son no independiente.

Supongamos que tenemos la siguiente tabla 2 & # 2152:

Grupo 1 Grupo 2 Total de filas
Categoría 1 a B a + b
Categoría 2 C D c + d
Total de la columna a + c b + d a + b + c + d = n

El valor p de una cola para la prueba exacta de Fisher & # 8217s se calcula como:

Esto produce el mismo valor de p que el CDF de la distribución hipergeométrica con los siguientes parámetros:

  • tamaño de la población = n
  • población & # 8220successes & # 8221 = a + b
  • tamaño de muestra = a + c
  • muestra & # 8220successes & # 8221 = a

El valor p de dos colas para la prueba exacta de Fisher es menos sencillo de calcular y no se puede encontrar simplemente multiplicando el valor p de una cola por dos. Para encontrar el valor p de dos colas, recomendamos usar la Calculadora de prueba exacta de Fisher # 8217s.

Prueba exacta de Fisher & # 8217s: ejemplo

Supongamos que queremos saber si el género está asociado o no con la preferencia de un partido político. Tomamos una muestra aleatoria simple de 25 votantes y los encuestamos sobre su preferencia de partido político. La siguiente tabla muestra los resultados de la encuesta:

Demócrata Republicano Total
Masculino 4 9 13
Mujer 8 4 12
Total 12 13 25

Paso 1: Definir las hipótesis.

Realizaremos la prueba exacta de Fisher & # 8217s utilizando las siguientes hipótesis:

  • H0: Las preferencias de género y de partido político son independientes.
  • H1: Las preferencias de género y partido político son no independiente.

Paso 2: Calculó el valor p de dos colas.

Podemos usar la Calculadora de prueba exacta Fisher & # 8217s con la siguiente entrada:

El valor p de dos colas es 0.115239. Dado que este valor es menor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. No tenemos evidencia suficiente para decir que existe una asociación estadísticamente significativa entre género y preferencia de partido político.

Recursos adicionales

Los siguientes tutoriales explican cómo realizar una prueba exacta de Fisher & # 8217s utilizando diferentes programas estadísticos:


Ver el vídeo: Understanding non-significant results using equivalence tests (Agosto 2022).