R语言 dks包 pprob.uniform()函数中文帮助文档(中英文对照)

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pprob.uniform(dks)
pprob.uniform()所属R语言包：dks

                                        Bayesian diagnostic test for multiple testing p-values.
                                         贝叶斯诊断测试的多个测试的p值。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function accepts a vector of simulated null p-values from a single simulated study.  The null p-values should representa subset of all the simulated p-values corresponding  to the tests with no signal.
这个函数接受一个模拟空向量P-值从一个单一的模拟研究。空的p值应representa所有相应的模拟p值没有信号测试的子集。


用法----------Usage----------


  pprob.uniform(p,alpha=c(0.1,10),beta=c(0.1,10),eps=1e-10)



参数----------Arguments----------

参数：p
An vector of null p-values from a single simulated study.
空向量p值从一个单一的模拟研究。


参数：alpha
The range of the first parameter for the prior on the beta distribution.
的第一个参数为之前的beta分布范围。


参数：beta
The range of the second parameter for the prior on the beta distribution.
第二个参数为beta分布事先的范围。


参数：eps
Maximum integration error when computing the posterior distribution.        
最大的集成计算后验分布时的错误。


Details

详情----------Details----------

The pprob.uniform function calculates the posterior probability that a set of null p-values come from the uniform distribution as described in Leek and Storey (2009). The p-values should be simulated from a realistic distribution and only the null p-values should be passed to the pprob.uniform function.
pprob.uniform功能从均匀分布的，如韭菜和层高（2009年）中描述的一组空的p值计算后验概率。 P-值应该是模拟从一个现实的分布，只有空的p值应通过的pprob.uniform功能。


值----------Value----------


参数：pp
The posterior probability that p is a sample from the uniform distribution.
后验概率p是均匀分布的样本。


作者（S）----------Author(s)----------


Jeffrey T. Leek <a href="mailto:jleek@jhsph.edu">jleek@jhsph.edu</a>



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

dks, dks.pvalue, pprob.dist,cred.set
dks，dks.pvalue，pprob.dist，cred.set


举例----------Examples----------


  ## Load data[＃将数据]
  data(dksdata)
  pp <- pprob.uniform(P[,1])
  hist(pp)

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