R语言 farms包 lFarms()函数中文帮助文档(中英文对照)

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lFarms(farms)
lFarms()所属R语言包：farms

                                        lFarms expression measure
                                         lFarms表达措施

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function converts an instance of AffyBatch into an instance of exprSet-class using a factor analysis model  for which a Bayesian Maximum a Posteriori method optimizes the model parameters under  the assumption of Gaussian measurement noise. This function is a wrapper for expresso  and uses the function normalize.loess for array normalization.
此功能转换的一个实例AffyBatch到一个实例exprSet-class使用贝叶斯最大后验方法优化高斯测量噪声的假设下的模型参数的因子分析模型。这个函数是一个expresso的包装和使用功能normalize.loess阵列标准化。


用法----------Usage----------


          lFarms(object, weight, mu, weighted.mean, laplacian, robust, correction, centering,...)



参数----------Arguments----------

参数：object
An instance of AffyBatch.
AffyBatch实例。


参数：weight
Hyperparameter value in the range of [0,1]  which determines the influence of the prior. The default value is 0.5   
hyperparameter值在[0,1]决定之前影响的范围内。默认值是0.5


参数：mu
Hyperparameter value which allows to quantify different aspects of  potential prior knowledge. Values near zero assumes that most genes do not contain a signal, and introduces a bias for loading matrix elements near zero. Default value is 0
hyperparameter值可以量化潜在的先验知识的不同方面。接近于零的假设大多数基因不包含一个信号，并引入了装载接近零的矩阵元素的偏见。默认值是0


参数：weighted.mean
Boolean flag, that indicates wether a weighted mean or a least square fit is used to summarize the loading matrix. The default value is set to TRUE .
布尔标志，表明阉羊加权平均或最小二乘合适用来总结载荷矩阵。默认值设置为TRUE。


参数：laplacian
Boolean flag, indicates whether a Laplacian prior for the factor is employed or not. Default value is FALSE.
布尔标志，表示前一个因素的拉普拉斯算子是否被雇用或不。默认值为FALSE。


参数：robust
Boolean flag, that ensures non-constant results. Default value is TRUE.
布尔标志，以确保非恒定的结果。默认值是TRUE。


参数：correction
Value that indicates whether the covariance matrix should be corrected for negative eigenvalues  which might emerge from the non-negative correlation constraints or not. Default = O  (means that no correction is done),  1 (minimal noise (0.0001) is added to the diagonal elements of the covariance matrix to force positive definiteness),  2 (Maximum Likelihood solution to compute the nearest positive definite matrix under the given non-negative correlation constraints of the covariance matrix)
值，指示是否应为负的特征值可能出现的非负相关的限制或不纠正的协方差矩阵。默认= O的（指不改正的，做的），1（噪音极小（0.0001）被添加到迫使正定协方差矩阵对角线元素），2（最大似然的解决方案，计算最近在给定的正定矩阵协方差矩阵的非负相关的限制）


参数：centering
Indicates whether the data is "median" or "mean"  centered. Default value is "median".
指示数据是否是“中位数”或“的意思是”为中心。默认值是“中位数”。


参数：...
other arguments to be passed to expresso.
其他参数被传递到expresso。


Details

详情----------Details----------

This function is a wrapper for expresso.
这个函数是一个expresso的包装。


值----------Value----------

exprSet-class
exprSet-class


参见----------See Also----------

expresso, expFarms, qFarms, normalize.loess
expresso，expFarms，qFarms，normalize.loess


举例----------Examples----------


data(testAffyBatch)
eset <- qFarms(testAffyBatch,  weight=0.5, weighted.mean=TRUE)

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