¿Cuál es la mejor manera de mostrar resultados para un trabajo de informática?

Una tabla científica solo es realmente útil si compara diferentes tratamientos de un problema o un tratamiento de diferentes problemas. Entonces, por ejemplo, un análisis de búsqueda de amplitud puede tomar 21.7 movimientos en un 8 rompecabezas, 22.2 movimientos en un 9 rompecabezas, 22.7 movimientos en un 10 rompecabezas … espera, ¿es una tendencia lineal? ¿No deberíamos estar usando un gráfico entonces?

Por lo tanto, las tablas son realmente mejores para los datos categóricos (resultados para un problema de mosaico deslizante, un problema de vendedor ambulante, un problema de color del mapa; no hay una forma obvia de ordenarlos) que para los datos ordenados (¿ordinales?). Tendrás que descubrir qué es qué para tus resultados.

También debe determinar la cantidad de cifras significativas en su resultado, para lo cual necesita algún tipo de medida de incertidumbre. La desviación estándar es bien conocida, pero en realidad no es tan intuitiva; un intervalo de confianza del 95% (informe los percentiles 2.5 y 97.5) es lo que a veces doy. La incertidumbre determina las cifras significativas: no tiene sentido informar el tiempo al microsegundo (como lo hace actualmente) si sus incertidumbres son más o menos 0.1 ms.

No estoy seguro de lo que establecen las diferentes columnas de su tabla. ¿No debería un algoritmo que requiere menos movimientos también expandir menos nodos y tomar menos tiempo? Pero puede estar usando su tabla como una exportación exhaustiva de datos, en cuyo caso haga lo que necesite. Generalmente piense si las columnas de su tabla cuentan historias interesantes que dependen unas de otras, y si no lo hacen (tres columnas tienen la misma tendencia) piense cuidadosamente cuál comunica el punto más importante.

Finalmente, si sus pruebas son independientes, no importa si las procesa como un lote de diez mil o un lote de diez mil; sus datos aún tienen la misma media, incertidumbre y error de media estándar.

La forma en que debe mostrar los resultados depende de la hipótesis que está probando o del problema que está tratando de resolver. ¿Cuál es la motivación para esta investigación?

Cuando dice 1000 estados aleatorios 10 veces versus 10000 estados aleatorios una vez, ¿es diferente que en el primero informaría los movimientos promedio, los nodos promedio expandidos y el tiempo promedio para cada una de las 10 carreras? ¿Hay alguna razón por la cual la distribución de resultados sería diferente de una de las 10 carreras a otra?

La media y la desviación estándar son estadísticas resumidas, y ambas pueden ser interesantes. Más resultados le dan más para discutir, pero esa discusión debe ser relevante para el problema en cuestión. También podría usar un histograma para visualizar la distribución de los datos. Por ejemplo: ¿está seguro de que la distribución es unimodal? ¿Quizás la mayoría de las carreras rondan los 22 movimientos, pero también hay un grupo de carreras que terminan en menos de 10 movimientos?

Puede indicar dentro de su artículo el rango de datos recopilados (solo tiene que ser específico), dejar en claro que, en aras de no ser excesivamente redundante, ha tomado un tamaño de muestra específico de sus datos de su análisis BFS. Un trabajo de ciencias de la computación es como cualquier otro trabajo científico. ¡La mejor de las suertes!