R语言 fdrame包 fdr.ma()函数中文帮助文档(中英文对照)

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fdr.ma(fdrame)
fdr.ma()所属R语言包：fdrame

                                         fdr.ma
                                         

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function takes normalized expression data array, experimental design and  computes adjusted p-values. It returns the fdr adjusted p-values and plots, according to the methods described in (Reiner, Yekutieli and Benjamini 2002)
此功能需要规范化表达数据阵列，实验设计和计算调整p值。它返回FDR校正p值和图，根据中描述的方法（莱纳，Yekutieli和Benjamini 2002）


用法----------Usage----------


fdr.ma(exp.arr,design,p.method="resampling",fdr.adj="BH-LSU",equal.var=TRUE,plot=c("pvlVSrank","adjVSstat"),perms.num=100)



参数----------Arguments----------

参数：exp.arr
A data frame or matrix, with m rows corresponding to the gene expression level of an observation and n columns to the 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'. The matrix is as the X matrix in multtest package.
一个数据框或矩阵，m行相应的基因表达水平的观察和n列的意见。在基因表达数据的情况下，行对应mRNA样品的基因和列。数据可以被读使用read.table。矩阵X矩阵中multtest包。


参数：design
A vector of charachters corresponding to observation (column) class labels. For k classes, the labels must be k different charachters. The vector is similar to classlabel vector in multtest package.
观察（列）类的标签charachters相应的向量。对于k类，标签必须钾肥charachters。向量类似，classlabel向量multtest包。


参数：p.method
A character string specifying whether resampling mehtod may be used. If 'p.method="resampling"', resampling method is used. If 'p.method="theoretic"', statistic is computed without resampling.
指定一个字符串是否可以使用重采样mehtod。如果p.method =“重新取样”重新取样的方法使用。如果p.method =“理论”“，统计计算而不重新取样。


参数：fdr.adj
A character string specifying which type of p-value adjustment method may be used. If 'fdr.adj="BH-LSU"', Benjamini-Hochberg Linear Step Up porcedure is used. If 'fdr.adj="point.est"', point estimation procedure is used.(p.method value must be "resampling") If 'fdr.adj="upper.est"', upper estimation procedure is used.(p.method value must be "resampling") If 'fdr.adj="adaptive"', two-stage adaptive procedure is used.
哪种类型的P-值调整方法可用于指定一个字符串。如果fdr.adj“=”波黑，路易斯安那州立大学“，porcedure Benjamini Hochberg最多的线性步骤。如果“fdr.adj =”point.est“，点估计的程序是用来（p.method值必须”重采样“），如果”fdr.adj =“upper.est”，估计程序上是。（p.method值必须“重采样”）如果使用fdr.adj =“自适应”，两阶段自适应过程。


参数：equal.var
A boolean variable specifying whether equal variance assumption may be taken. If TRUE, an equal group variances is assumed. If FALSE, welch approximation is used, for the unequal group variances
可以采取一个布尔变量指定是否等于方差假设。如果是TRUE，平等组差异的假设。如果为FALSE，韦尔奇近似使用，不平等组差异


参数：plot
A vector of character strings specifying the plots that may be drawn.  If the vector contains "pvlVSrank", a plot of p-values vs rank is drawn.  If the vector contains "adjVSrank", a plot of adjusted p-values vs rank is drawn. If the vector contains "adjVSstat", a plot of adjusted p-values vs computed statistic (f or t, depends depends on the number of groups on the design) is drawn.   
指定的图，可以得出一个字符串向量。如果向量包含的“pvlVSrank”，p值曲线绘制与排名。如果向量包含的“adjVSrank”，调整后的P-值与排名的图绘制。如果向量包含的“adjVSstat”，调整后的P-值与计算统计（F或者T，取决于取决于设计组的数目）的图绘制。


参数：perms.num
An integer specifying the number of permutations that would be used.
一个整数，指定将用于置换的数目。


值----------Value----------

A data frame with components
与组件的数据框


参数：adj
adjusted p-values.
调整后的p值。


参数：dif
When there are only two groups dif contains the differences between the means of the two groups. when there are more than two groups dif contains the multiple R-Squared values.
当有两组不同包含两组手段之间的差异的。当有两个以上的团体不同，包含多个R-平方值。


参数：res.pvalues
resampling p-values. (in case resampling was requested)
重采样带够值。 （在被要求的情况下重采样）


作者（S）----------Author(s)----------


Yoav Benjamini, Effi Kenigsberg, Anat Reiner, Daniel Yekutieli



参考文献----------References----------

Benjamini, Y., Krieger, A.M.,Yekutieli, D. (2001) "Two Staged Linear Step Up FDR Controlling Procedure", Technical Report Department of Statistics and O.R., Tel Aviv University.

举例----------Examples----------


data(exp.arr,design)
output<-fdr.ma(exp.arr,design,p.method="theoretic",fdr.adj="BH-LSU",equal.var=TRUE,plot=c("pvlVSrank","adjVSrank","adjVSstat"))

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