R语言 genefu包 cordiff.dep()函数中文帮助文档(中英文对照)

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cordiff.dep(genefu)
cordiff.dep()所属R语言包：genefu

                                         Function to estimate whether two dependent correlations differ
                                         函数来估计是否两个依赖的相关性不同

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function tests for statistical differences between two dependent correlations using the formula provided on page 56 of Cohen & Cohen (1983). The function returns a t-value, the DF and the p-value.
供养两名相关使用科恩 - 科恩（1983）第56页上提供的公式之间的差异，功能测试。该函数返回一个T值，DF和p值。


用法----------Usage----------


cordiff.dep(r.x1y, r.x2y, r.x1x2, n,
  alternative = c("two.sided", "less", "greater"))



参数----------Arguments----------

参数：r.x1y
The correlation between x1 and y where y is typically your outcome variable.  
X1和y，其中y是典型的结果变量之间的相关性。


参数：r.x2y
The correlation between x2 and y where y is typically your outcome variable.  
X2和y，其中y是典型的结果变量之间的相关性。


参数：r.x1x2
The correlation between x1 and x2 (the correlation between your two predictors).  
x1和x2（你的两个预测之间的相关性）之间的相关性。


参数：n
The sample size.  
样本大小。


参数：alternative
A character string specifying the alternative hypothesis, must be one of "two.sided" (default), "greater" or "less". You can specify just the initial letter.  
一个字符串，指定替代假说，必须是一个的“two.sided”（默认），“大”或“少”。您可以指定只的首字母。


Details

详情----------Details----------

This function is inspired from the cordif.dep.
此功能灵感来自从cordif.dep。


值----------Value----------

Vector of three values: t statistics, degree of freedom, and p-value.
向量的三个值：t统计量的自由度，p值。


作者（S）----------Author(s)----------



Benjamin Haibe-Kains




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

cor, t.test, compare.proto.cor
cor，t.test，compare.proto.cor


举例----------Examples----------


## load VDX dataset[＃加载VDX的数据集]
data(vdxs)
## retrieve ESR1, AURKA and MKI67 gene expressions[＃检索ESR1，AURKA MKI67的的基因表达]
x1 <- data.vdxs[ ,"208079_s_at"]
x2 <- data.vdxs[ ,"205225_at"]
y <- data.vdxs[ ,"212022_s_at"]
## is MKI67 significantly more correlated to AURKA than ESR1?[＃是MKI67明显更多相关比ESR1到AURKA？]
cc.ix <- complete.cases(x1, x2, y)
cordiff.dep(r.x1y=abs(cor(x=x1[cc.ix], y=y[cc.ix], use="everything",
  method="pearson")), r.x2y=abs(cor(x=x2[cc.ix], y=y[cc.ix],
  use="everything", method="pearson")), r.x1x2=abs(cor(x=x1[cc.ix],
  y=x2[cc.ix], use="everything", method="pearson")), n=sum(cc.ix),
  alternative="greater")

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