Skip to main content

Table 7 Expected difference between the true model (for TP53 network) and estimated posterior probability masses. Optimal precision factor (left) and estimated precision factor (right), with c=0.5, and c=0.6

From: Incorporating biological prior knowledge for Bayesian learning via maximal knowledge-driven information priors

(a) c=0.5, optimal precision factor

(b) c=0.5, estimated precision factor

Method/ n

15

30

45

60

75

Method/ n

15

30

45

60

75

Jeffreys’

0.2285

0.1716

0.1429

0.1242

0.1114

Jeffreys’

0.2285

0.1716

0.1429

0.1242

0.1114

RMEP

0.1427

0.1165

0.1051

0.0934

0.0880

RMEP

0.2218

0.1578

0.1280

0.1095

0.0981

RMDIP

0.1424

0.1163

0.1048

0.0932

0.0878

RMDIP

0.2217

0.1575

0.1281

0.1094

0.0981

REMLP

0.1698

0.1337

0.1199

0.1091

0.0985

REMLP

0.1845

0.1505

0.1366

0.1235

0.1133

MKDIP-E

0.1412

0.1161

0.1050

0.0933

0.0880

MKDIP-E

0.2149

0.1565

0.1282

0.1096

0.0981

MKDIP-D

0.1407

0.1158

0.1047

0.0931

0.0878

MKDIP-D

0.2149

0.1564

0.1281

0.1096

0.0981

MKDIP-R

0.1564

0.1247

0.1118

0.1031

0.0930

MKDIP-R

0.1733

0.1410

0.1281

0.1171

0.1082

(c) c=0.6, optimal precision factor

(d) c=0.6, estimated precision factor

Method/ n

15

30

45

60

75

Method/ n

15

30

45

60

75

Jeffreys’

0.2319

0.1723

0.1438

0.1262

0.1137

Jeffreys’

0.2319

0.1723

0.1438

0.1262

0.1137

RMEP

0.1476

0.1222

0.1090

0.0987

0.0923

RMEP

0.2182

0.1599

0.1304

0.1144

0.1032

RMDIP

0.1474

0.1220

0.1087

0.0985

0.0921

RMDIP

0.2179

0.1597

0.1303

0.1144

0.1031

REMLP

0.1751

0.1332

0.1192

0.1077

0.0980

REMLP

0.1937

0.1522

0.1363

0.1235

0.1144

MKDIP-E

0.1457

0.1215

0.1086

0.0985

0.0922

MKDIP-E

0.2165

0.1586

0.1304

0.1147

0.1036

MKDIP-D

0.1452

0.1211

0.1084

0.0983

0.0920

MKDIP-D

0.2164

0.1585

0.1303

0.1147

0.1035

MKDIP-R

0.1574

0.1217

0.1093

0.1010

0.0926

MKDIP-R

0.1758

0.1418

0.1274

0.1158

0.1086

  1. The lowest distance for each sample size is written in bold