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commonCondLogLikDerDelta(edgeR)
commonCondLogLikDerDelta()所属R语言包：edgeR

                                        Conditional Log-Likelihoods in Terms of Delta
                                         有条件记录的似然性在Delta条款中

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Common conditional log-likelihood parameterized in terms of delta (phi / (phi+1))
常见的条件似然参数Delta（phi / (phi+1)）


用法----------Usage----------


commonCondLogLikDerDelta(y, delta, der = 0, doSum = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：y
list with elements comprising the matrices of count data (or pseudocounts) for the different groups
名单中包括不同群体的计数数据矩阵（或pseudocounts）元素


参数：delta
delta (phi / (phi+1)) parameter of negative binomial
Delta（phi / (phi+1)）负二项分布参数


参数：der
derivative, either 0 (the function), 1 (first derivative) or 2 (second derivative)
衍生工具，0（功能），1（一阶导数）或2（二阶导数）


参数：doSum
logical, whether to sum over samples or not (default FALSE
逻辑，无论是总结或不超过样本（默认FALSE


Details

详情----------Details----------

The common conditional log-likelihood is constructed by summing over all of the individual tag conditional log-likelihoods. The common conditional log-likelihood is taken as a function of the dispersion parameter (phi), and here parameterized in terms of delta (phi / (phi+1)). The value of delta that maximizes the common conditional log-likelihood is converted back to the phi scale, and this value is the estimate of the common dispersion parameter used by all tags.
总结过去所有的个人标签有条件log似然性构造的共同条件对数似然。共同条件对数似然采取分散参数的函数（phi），并在Delta参数（phi / (phi+1)）。Delta最大化的共同条件对数似然值转换回phi规模，这个值是分散的共同所有标签所使用的参数估计。


值----------Value----------

numeric scalar of function/derivative evaluated at given delta
在给定的增量功能/衍生的数字标评估


作者（S）----------Author(s)----------


Davis McCarthy



参见----------See Also----------

estimateCommonDisp is the user-level function for estimating the common dispersion parameter.
estimateCommonDisp的估计共同色散参数是用户级的功能。


举例----------Examples----------


counts<-matrix(rnbinom(20,size=1,mu=10),nrow=5)
d<-DGEList(counts=counts,group=rep(1:2,each=2),lib.size=rep(c(1000:1001),2))
y<-splitIntoGroups(d)
ll1<-commonCondLogLikDerDelta(y,delta=0.5,der=0,doSum=FALSE)
ll2<-commonCondLogLikDerDelta(y,delta=0.5,der=1)

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