lm.series(limma)
lm.series()所属R语言包：limma
Fit Linear Model to Microrray Data by Ordinary Least Squares
适合线性模型，Microrray普通最小二乘数据
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Fit a linear model genewise to expression data from a series of arrays.
适合线性模型2-6。从一系列阵列基因表达数据。
用法----------Usage----------
lm.series(M,design=NULL,ndups=1,spacing=1,weights=NULL)
参数----------Arguments----------
参数：M
numeric matrix containing log-ratio or log-expression values for a series of microarrays, rows correspond to genes and columns to arrays
包含一系列的芯片比log或log表达值的数字矩阵，行对应基因和列数组
参数：design
numeric design matrix defining the linear model. The number of rows should agree with the number of columns of M. The number of columns will determine the number of coefficients estimated for each gene.
数字设计矩阵定义的线性模型。行数应同意与M的列数，列数将决定每一个基因的估计系数。
参数：ndups
number of duplicate spots. Each gene is printed ndups times in adjacent spots on each array.
重复点数目。每个基因是印在每个阵列相邻点ndups倍。
参数：spacing
the spacing between the rows of M corresponding to duplicate spots, spacing=1 for consecutive spots
M相应的行之间的间距连续点的重复点，spacing=1
参数：weights
an optional numeric matrix of the same dimension as M containing weights for each spot. If it is of different dimension to M, it will be filled out to the same size.
一个可选的数字矩阵M包含每个点的权重相同的尺寸。如果它不同维度M是，将填写的大小相同。
Details
详情----------Details----------
This is a utility function used by the higher level function lmFit. Most users should not use this function directly but should use lmFit instead.
这是一个实用的功能，更高级别的功能lmFit。大多数用户不应该直接使用此功能，但应该使用lmFit代替。
The linear model is fit for each gene by calling the function lm.fit or lm.wfit from the base library.
线性模型适合于每一个基因，通过调用功能lm.fit或lm.wfit基库。
值----------Value----------
A list with components
与组件列表
参数：coefficients
numeric matrix containing the estimated coefficients for each linear model. Same number of rows as M, same number of columns as design.
数字矩阵的每个线性模型的估计系数。 M，design列相同数量相同的行数。
参数：stdev.unscaled
numeric matrix conformal with coef containing the unscaled standard deviations for the coefficient estimators. The standard errors are given by stdev.unscaled * sigma.
数字矩阵形与coef含有非标度系数估计的标准偏差。标准错误stdev.unscaled * sigma。
参数：sigma
numeric vector containing the residual standard deviation for each gene.
数字矢量含有残留的每一个基因的标准偏差。
参数：df.residual
numeric vector giving the degrees of freedom corresponding to sigma.
数字向量，让sigma相应的自由程度。
参数：qr
QR-decomposition of design
QR分解design
作者（S）----------Author(s)----------
Gordon Smyth
参见----------See Also----------
lm.fit.
lm.fit。
An overview of linear model functions in limma is given by 06.LinearModels.
线性模型功能概述limma由06.LinearModels给出。
举例----------Examples----------
# See lmFit for examples[看到的例子lmFit]
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
|
发表于 2012-2-25 23:17:29
