R语言 mosaics包 estimates()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

estimates(mosaics)
estimates()所属R语言包：mosaics

                                         Extract estimates of the fitted MOSAiCS model
                                         提取拟合马赛克模型的估计“

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Extract estimates from MosaicsFit class object, which is a fitted MOSAiCS model.
提取MosaicsFit类的对象，这是一个模型拟合马赛克估计。


用法----------Usage----------


estimates( object, ... )
## S4 method for signature 'MosaicsFit'
estimates( object )



参数----------Arguments----------

参数：object
Object of class MosaicsFit, which represents fitted MOSAiCS model obtained using method mosaicsFit.  
使用方法MosaicsFit类mosaicsFit，代表装马赛克模型对象获得。


参数：...
Other parameters to be passed through to generic estimates.
其他参数可以通过通用的estimates。


值----------Value----------

Returns a list with components:
返回一个组件列表：


参数：pi0
Mixing proportion of background component and signal components.  
背景元件和信号元件的混合比例。


参数：a
Parameter for background component.  
背景组件的参数。


参数：betaEst
Parameter for background component (coefficient estimates).  
背景元件的参数（系数估计值）。


参数：muEst
Parameter for background component.  
背景组件的参数。


参数：b
Parameter for one-signal-componenet model.  
参数信号componenet模型。


参数：c
Parameter for one-signal-componenet model.  
参数信号componenet模型。


参数：p1
Parameter for two-signal-componenet model (mixing proportion of signal components).  
参数两的信号componenet模型（比例混合信号元件）。


参数：b1
Parameter for two-signal-componenet model (the first signal component).  
参数两的信号componenet模型（第一信号部分）。


参数：c1
Parameter for two-signal-componenet model (the first signal component).  
参数两的信号componenet模型（第一信号部分）。


参数：b2
Parameter for two-signal-componenet model (the second signal component).  
参数两的信号componenet模型（第二信号部分）。


参数：c2
Parameter for two-signal-componenet model (the second signal component).  
参数两的信号componenet模型（第二信号部分）。


参数：analysisType
Analysis type. Possible values are "OS" (one-sample analysis), "TS" (two-sample analysis using mappability and GC content), and  "IO" (two-sample analysis without using mappability and GC content).  
分析类型。可能的值是“操作系统”（一个样品的分析），“变性”（两样品分析使用mappability和GC含量），和“的IO”（两样本分析不使用mappability和GC含量）。


作者（S）----------Author(s)----------


Dongjun Chung, Pei Fen Kuan, Sunduz Keles



参考文献----------References----------

"A Statistical Framework for the Analysis of ChIP-Seq Data",  Journal of the American Statistical Association, Vol. 106, pp. 891-903.

参见----------See Also----------

mosaicsFit, MosaicsFit.
mosaicsFit，MosaicsFit。


举例----------Examples----------


## Not run: [＃无法运行：]
library(mosaicsExample)
data(exampleFit)

estimates(exampleFit)

## End(Not run)[＃结束（不运行）]

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