Chapter 5: Data Presentation and Analysis
5.3. Perceptions of Change
5.3.1. Increased Access to knowledge
Para os algoritmos construtivos foi analisado o parâmetro α que con- trola o grau de aleatoriedade do algoritmo. Os valores testados foram: α ∈ {0; 0, 1; 0, 2; 0, 3; 0, 4; 0, 5; 0, 6; 0, 7; 0, 8; 0, 9; 1}. Totalizando assim em onze configu- rações ou tratamentos.
As próximas seções descrevem as análises realizadas sobre os resultados obtidos no experimento de cada um dos algoritmos construtivos.
A.1.1.1 C_GENI_US_IEP
No experimento da calibração do algoritmo C_GENI_US_IEP, a Tabela A.1 e a Figura A.1 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela A.2. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto, há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.2. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_GENI_US_IEP.
Tabela A.1. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_GENI_US_IEP.
Test Statistic P-Value
Shapiro-Wilk W 0,930307 0,0
Figura A.1. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_GENI_US_IEP.
A.1.1.2 C_GENI_2opt_IEP
No experimento da calibração do algoritmo C_GENI_2opt_IEP, a Tabela A.3 e a Figura A.3 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que
Tabela A.2. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_GENI_US_IEP. Test statistic = 301,95. P-Value = 0.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 15,8333 0,1 30 45,1667 0,2 30 75,7667 0,3 30 106,333 0,4 30 140,133 0,5 30 171,833 0,6 30 205,333 0,7 30 241,033 0,8 30 262,817 0,9 30 264,55 1 30 291,7
Figura A.2. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_GENI_US_IEP.
os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela A.4. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto, há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Tabela A.3. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_GENI_2opt_IEP.
Test Statistic P-Value
Figura A.3. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_GENI_2opt_IEP.
Tabela A.4. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_GENI_2opt_IEP. Test statistic = 304,031. P-Value = 0.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 15,7667 0,1 30 45,2333 0,2 30 75,7333 0,3 30 105,967 0,4 30 137,983 0,5 30 173,9 0,6 30 201,517 0,7 30 244,317 0,8 30 255,967 0,9 30 276,2 1 30 287,917
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.4. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_GENI_2opt_IEP.
A.1.1.3 C_GENI_IEP
No experimento da calibração do algoritmo C_GENI_IEP, a Tabela A.5 e a Figura A.5 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi
Figura A.4. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_GENI_2opt_IEP.
violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela A.6. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto, há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.6. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_GENI_IEP.
Tabela A.5. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_GENI_IEP.
Test Statistic P-Value
Shapiro-Wilk W 0,974437 0,0148461
A.1.1.4 C_LKH_2opt_IEP
No experimento da calibração do algoritmo C_LKH_2opt_IEP, a Tabela A.7 e a Figura A.7 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela A.8. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto,
Figura A.5. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_GENI_IEP.
Tabela A.6. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_GENI_IEP. Test statistic = 303,653. P-Value = 0.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 15,5333 0,1 30 45,4667 0,2 30 75,7333 0,3 30 106,567 0,4 30 140,733 0,5 30 165,4 0,6 30 214,833 0,7 30 244,75 0,8 30 247,55 0,9 30 265,917 1 30 298,017
há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.8. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_LKH_2opt_IEP.
Figura A.6. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_GENI_IEP.
Tabela A.7. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_LKH_2opt_IEP.
Test Statistic P-Value
Shapiro-Wilk W 0,966821 0,0000902825
Figura A.7. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_LKH_2opt_IEP.
A.1.1.5 C_LKH_IEP
No experimento da calibração do algoritmo C_LKH_IEP, a Tabela A.9 e a Figura A.9 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela
Tabela A.8. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_LKH_2opt_IEP. Test statistic = 304,805. P-Value = 0.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 15,5 0,1 30 45,5 0,2 30 75,5 0,3 30 105,633 0,4 30 137,883 0,5 30 169,417 0,6 30 212,983 0,7 30 239 0,8 30 259,55 0,9 30 263,883 1 30 295,65
Figura A.8. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_LKH_2opt_IEP.
A.10. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto, há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Tabela A.9. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_LKH_IEP.
Test Statistic P-Value
Shapiro-Wilk W 0,970905 0,00176978
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.10. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos
intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_LKH_IEP.
Figura A.9. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_LKH_IEP.
Tabela A.10. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_LKH_IEP. Test statistic = 303,729. P-Value = 0.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 15,5 0,1 30 45,5667 0,2 30 75,5 0,3 30 105,85 0,4 30 137,2 0,5 30 173,283 0,6 30 209,8 0,7 30 244,283 0,8 30 245,883 0,9 30 275,933 1 30 291,7 A.1.1.6 C_GENI_2opt_IEB
No experimento da calibração do algoritmo C_GENI_2opt_IEB, a Tabela A.11 e a Figura A.11 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado
Figura A.10. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_LKH_IEP.
na Tabela A.12. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto, há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.12. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_GENI_2opt_IEB.
Tabela A.11. Teste de variância. Experimento da calibração do C_GENI_2opt_IEB.
Test Statistic P-Value
Shapiro-Wilk W 0,960378 0,0000003
A.1.1.7 C_LKH_2opt_IEB
No experimento da calibração do algoritmo C_LKH_2opt_IEB, a Tabela A.13 e a Figura A.13 fornecem indícios suficientes para que se possa afirmar que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Segundo a Tabela A.14, há um diferença estatisticamente significante entre os desvios padrões. Portanto, esta suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela A.15. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto,
Figura A.11. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_GENI_2opt_IEB.
Tabela A.12. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_GENI_2opt_IEB. Test statistic = 75,0914. P-Value = 0,000000000005.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 58,65 0,1 30 125,967 0,2 30 168,7 0,3 30 129,083 0,4 30 168,933 0,5 30 158,667 0,6 30 194,967 0,7 30 207,067 0,8 30 235,45 0,9 30 182,267 1 30 190,75
há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Tabela A.13. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_LKH_2opt_IEB.
Test Statistic P-Value
Shapiro-Wilk W 0,987195 0,787548
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.14. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre algumas configurações, pois há três intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou
Figura A.12. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_GENI_2opt_IEB.
Figura A.13. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_LKH_2opt_IEB.
Tabela A.14. Teste de igualdade de variância. Experimento da calibração do C_LKH_2opt_IEB.
Test P-Value Levene’s 6,98542 0,000000001
resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_LKH_2opt_IEB.
Tabela A.15. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_LKH_2opt_IEB. Test statistic = 31,7518. P-Value = 0,00044041.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 100,3 0,1 30 159,717 0,2 30 146,65 0,3 30 138,367 0,4 30 147,783 0,5 30 172,933 0,6 30 194,75 0,7 30 195,617 0,8 30 207,933 0,9 30 178,183 1 30 178,267
Figura A.14. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_LKH_2opt_IEB.
A.1.1.8 C_GENI_IEB
No experimento da calibração do algoritmo C_GENI_IEB, a Tabela A.16 e a Figura A.15 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela A.17. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto, há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0. Portanto, este foi o valor definido para α do C_GENI_IEB.
Tabela A.16. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_GENI_IEB.
Test Statistic P-Value
Shapiro-Wilk W 0,970286 0,00116786
Figura A.15. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_GENI_IEB.
Tabela A.17. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_GENI_IEB. Test statistic = 66,3616. P-Value = 0,0000000002.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 57,65 0,1 30 122,05 0,2 30 139,033 0,3 30 159,333 0,4 30 184,683 0,5 30 178,733 0,6 30 186,433 0,7 30 190,517 0,8 30 217,683 0,9 30 199,967 1 30 184,417
Figura A.16. Gráfico de Médias e Intervalos HSD de Tukey com nível de confiança de 95% para as onze configurações do C_GENI_IEB.
A.1.1.9 C_LKH_IEB
No experimento da calibração do algoritmo C_LKH_IEB, a Tabela A.18 e a Figura A.17 fornecem indícios suficientes para rejeitar a hipótese de que os resíduos vêm de uma distribuição normal. Portanto, a primeira suposição da ANOVA foi violada, por isso foi realizado o teste de Kruskal-Wallis como mostrado na Tabela A.19. O P-Value, que é o valor de interesse, é menor do que 0,05, portanto, há uma diferença estatisticamente significativa entre os níveis do fator estudado, no nível de confiança considerado de 95%.
Os contrastes entre as configurações são mostrados na Figura A.18. Nela é possível ver que existe diferença significativa entre as configurações, pois há diversos intervalos que não se sobrepõem, embora não haja uma única configuração que seja estatisticamente melhor que todas as outras. A configuração que apresentou resultados com melhor média corresponde a α = 0, 2. Portanto, este foi o valor definido para α do C_LKH_IEB.
Tabela A.18. Teste de normalidade. Experimento da calibração do C_LKH_IEB.
Test Statistic P-Value
Figura A.17. Histograma e Distribuição Normal para os resíduos. Experi- mento da calibração do C_LKH_IEB.
Tabela A.19. Kruskal-Wallis. Experimento da calibração do C_LKH_IEB. Test statistic = 32,7888. P-Value = 0,000295555.
Configuration Sample Size Average Rank
0 30 115,883 0,1 30 138,55 0,2 30 125,55 0,3 30 163,133 0,4 30 151,067 0,5 30 163,267 0,6 30 197,817 0,7 30 206,117 0,8 30 211,283 0,9 30 171,417 1 30 176,417