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R语言 metahdep包 metahdep.FEMA()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-26 00:42:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
metahdep.FEMA(metahdep)
metahdep.FEMA()所属R语言包:metahdep

                                         metahdep.FEMA
                                         metahdep.FEMA

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs a fixed effects linear model meta-analysis.  It returns a list containing the results.
执行线性模型固定效应荟萃分析。它返回一个列表,其中包含的结果。


用法----------Usage----------


metahdep.FEMA(theta, V, X, meta.name = "meta-analysis",
              center.X = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数:theta
A vector of effect size estimates from multiple studies.  
规模效应向量估计,从多个研究。


参数:V
The variance/covariance matrix for theta. Typically, this will be block diagonal (to represent any sampling dependence).  
theta方差/协方差矩阵。通常情况下,这将是对角块(表示任何采样依赖)。


参数:X
A matrix of covariates for theta.  At the very least, this must consist of an intercept term.  Other covariates can be included, but there must be more rows than columns in this covariate matrix.  
theta协变量矩阵。至少,这必须由截距项。可以包含其他变,但必须有更多的行比协矩阵在此列。


参数:meta.name
(optional) A name field for bookkeeping.  This can be any character string.  
(可选)簿记名外地。这可以是任何字符串。


参数:center.X
(optional) A logical value specifying whether or not to center the columns of X.  If TRUE, then the mean from each column will be subtracted from every element in that column (but not for the intercept).  This changes the interpretation of the intercept coefficient estimate from the model fit.  
(可选)一个逻辑值,指明是否中心X列。如果TRUE,然后从每列平均将会从每个元素中减去该列中(但不拦截)。这改变截距系数的估计,从模型的拟合解释。


Details

详情----------Details----------

Takes a vector of effect size estimates, a variance/covariance matrix, and a covariate matrix, and fits a fixed effects linear model meta-analysis. When a meta-analysis is to be performed for gene expression data (on a per-gene basis), the metahdep() function calls this function for each gene separately.
需要规模效应估计向量,方差/协方差矩阵,和协矩阵,适合线性模型固定效应荟萃分析。当是基因表达数据的每一个基因的基础上进行了一项荟萃分析,metahdep()函数调用,这对每一个基因的功能分开。


值----------Value----------

A list with the following named components:
以下命名组件列表:


参数:beta.hats
A vector of model estimates for the covariates given by X (it may be a scalar, i.e., a vector of length 1 )
协变量的模型估计向量X(它可能是一个标量,即一个长度为1的向量)


参数:cov.matrix
The variance/covariance matrix for the beta.hats estimate(s)
beta.hats估计(S)的方差/协方差矩阵


参数:beta.hat.p.values
The [two-sided] p-value(s) for the beta.hats estimate(s)
[双面] P-beta.hats估计值(S)(S)


参数:Q
The statistic used to test for model homogeneity / model mis-specification
用于测试模式同质化/模型的MIS系统,规范的统计


参数:Q.p.value
The p-value for Q
p值Q


参数:name
An optional name field
可选名称字段


作者(S)----------Author(s)----------


John R. Stevens, Gabriel Nicholas



参考文献----------References----------



Journal of Educational and Behavioral Statistics, 34(1):46-73.


举例----------Examples----------



###[#]
### Example 1: gene expression data[#例1:基因表达数据]
### - this uses one gene from the HGU.prep.list object[## - 这使用从HGU.prep.list对象的一个基因]

# load data and extract components for meta-analysis (for one gene)[数据加载和提取物元分析组件(一个基因)]
data(HGU.prep.list)
gene.data <- HGU.prep.list[[7]]
theta <- gene.data@theta
V <- gene.data@V
X <- gene.data@X
gene.name <- gene.data@gene

# fit a regular FEMA (no hierarchical dependence)[适合常规的联邦紧急事务管理局(无分层依赖)]
results <- metahdep.FEMA(theta, V, X, meta.name=gene.name, center.X=TRUE)
results

###[#]
###  Example 2: glossing data[#例2:粉饰数据]
###  - this produces part of Table 5 in the Stevens and Taylor JEBS paper.[## - 产生在史蒂文斯和泰勒JEBS纸表5部分。]

data(gloss)
FEMA <- metahdep.FEMA(gloss.theta, gloss.V, gloss.X, center.X=TRUE)
round(cbind( t(FEMA$beta.hats), t(FEMA$beta.hat.p.values)),4)



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。
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