comp.fdr(DEDS)
comp.fdr()所属R语言包：DEDS
Computing permutation based q values controlling false discovery
计算排列基于Q值控制错误发现
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function computes permutation based q values for a selected test statistic, e.g., one- or two-sample t-statistics, F-statistics, SAM, Fold change, moderated t-statistics and moderated F-statistics, for each row of a matrix.
此函数计算排列选定的测试统计，例如，基于Q值的一个或两样本的t-统计量，F统计量，SAMfold change，主持t-统计量和主持的F-统计，矩阵的每一行。
用法----------Usage----------
comp.fdr(X, L, B = 1000, test = c("t", "fc", "sam", "f", "modt", "modf"), tail = c("abs", "lower", "higher"), extra = NULL)
参数----------Arguments----------
参数：X
A matrix, with m rows corresponding to variables (hypotheses) andn columns corresponding to observations. In the case of gene expression data, rows correspond to genes and columns to mRNA samples. The data can be read using read.table.
与m行相应的变量（假设）和n列对应的观察矩阵。在基因表达数据的情况下，行对应mRNA样品的基因和列。可以读取数据，使用read.table。
参数：L
A vector of integers corresponding to observation (column) class labels. For k classes, the labels must be integers between 0 and k-1.
观察（列）类的标签对应的整数向量。对于k类，标签必须是0k-1之间的整数。
参数：B
The number of permutations. For a complete enumeration, B should be 0 (zero) or any number not less than the total number of permutations.
排列数。对于一个完整的枚举，B应该是0（零）或任何数量不超过总数的排列。
参数：test
A character string specifying the statistic to be used to test the null hypothesis of no association between the variables and the class labels.<br> If test="t", for one-class, the tests are based on one-sample t-statistics; for two-class, the tests are based on two-sample t-statistics (unequal variances). <br> If test="f", the tests are based on F-statistics.<br> If test="fc", the tests are based on fold changes among classes.<br> If test="sam", the tests are based on SAM-statistics.<br> If test="modt", the tests are based on moderated t-statistics.<br> If test="modf", the tests are based on moderated F-statistics.
一个字符串指定的统计，被用来测试空假设之间没有关联的变量和类的标签。参考，如果test="t"，为一类，测试样本基于t-统计;为两个阶级，测试是基于两样本的t-统计（不平等的差异）。如果test="f"，如果test="fc"，测试F-统计的基础上，参考test="sam"如果，测试类之间的fold change的基础。参考参考测试基于SAM的统计。<br>如果test="modt"，测试放缓的t-统计的基础。参考如果test="modf"，测试放缓的F-统计的基础。
参数：tail
A character string specifying the type of rejection region.<br> If side="abs", two-tailed tests, the null hypothesis is rejected for large absolute values of the test statistic.<br> If side="higher", one-tailed tests, the null hypothesis is rejected for large values of the test statistic.<br> If side="lower", one-tailed tests, the null hypothesis is rejected for small values of the test statistic.
如果一个字符串指定排斥区域类型。参考如果side="abs"，一个side="higher"，双尾检验，检验统计量的大绝对值拒绝零假设。参考尾检验，零假设被拒绝的检验统计量的大值。如果side="lower"，单尾测试参考，拒绝零假设检验统计量的小值。
参数：extra
Extra parameter need for the test specified; see deds.genExtra.
额外的参数，需要指定的测试;看到deds.genExtra。
值----------Value----------
A matrix of the following columns:
下面列的矩阵：
参数：order
order of rows (genes) based on statistics.
基于统计的命令行（基因）。
参数：stat
a vector of statistics.
统计向量。
参数：unadj.p
a vector of unadjusted p values.
未经调整的p值向量。
参数：qvalues
a vector of q values.
Q值向量。
作者（S）----------Author(s)----------
Yuanyuan Xiao, <a href="mailto:yxiao@itsa.ucsf.edu">yxiao@itsa.ucsf.edu</a>, <br>
Jean Yee Hwa Yang, <a href="mailto:jean@biostat.ucsf.edu">jean@biostat.ucsf.edu</a>.
参考文献----------References----------
Interpretation and the q-value. Annals of Statistics, 31:2013-2035.
参见----------See Also----------
comp.unadjp, comp.adjp, comp.stat
comp.unadjp，comp.adjp，comp.stat
举例----------Examples----------
X <- matrix(rnorm(1000,0,0.5), nc=10)
L <- rep(0:1,c(5,5))
# genes 1-10 are differentially expressed[差异表达基因的1-10]
X[1:10,6:10]<-X[1:10,6:10]+1
# t statistics[t统计]
unadjp.t <- comp.fdr(X, L, test="t")
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发表于 2012-2-25 16:21:26
