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

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发表于 2012-2-26 10:15:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
plot.OrderedList(OrderedList)
plot.OrderedList()所属R语言包:OrderedList

                                         Plotting Function for OrderedList Objects
                                         绘图功能OrderedList对象的

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function generates three different plots, which can be selected via argument which. With default which=NULL, all three figures are plotted into one graphics device.
该函数产生三种不同的图,可通过选择参数which。使用默认的which=NULL,所有三个数字绘制成一个图形设备。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'OrderedList'
plot(x, which = NULL, no.title=FALSE, ...)



参数----------Arguments----------

参数:x
Object of class OrderedList.  
对象类OrderedList。


参数:which
Select one of the three figures described in the details section below.  
选择下面的详细信息部分中所描述的三个数字之一。


参数:no.title
logical, whether to skip plotting a title.
逻辑,是否跳过绘制一个标题。


参数:...
Additional graphical arguments.  
额外的图形参数。


Details

详情----------Details----------

which is one of 'pauc', 'scores' or 'overlap'. If NULL, all figures are produced in a row.
which是一个“pauc”,“分数”或“重叠”。如果NULL,所有的数字都行。

Option 'pauc' selects the plot of pAUC-scores, based on which the optimal α is chosen. The pAUC-score measure the separability between the two distributions of observed and expected similarity scores. The similarity scores depend on α and thus α is chosen where the pAUC-scores are maximal. The optimal α is marked by a vertical line.
选项“pauc”选择的pAUC分数图的基础上选择最佳α。 pAUC得分措施可分两个分布之间的观察和预期的相似度。相似度取决于α,因此α选择得分pAUC最大的。最佳α标志着由一条垂直线。

Figure 'scores' shows kernel density estimates of the two score distributions underlying the pAUC-score for optimal α. The red curve correspondence to simulated observed scores and the black curve to simulated expected scores. The vertical red line denotes the actually observed similarity score. The bottom rugs mark the simulated values. The two distributions got the highest pAUC-score of separability and thus provide the best signal-to-noise separation.
下层最优α的pAUC得分的两个得分分布图“分数”显示内核密度估计。红色曲线对应模拟观察到的分数和黑色曲线来模拟预期的成绩。红色的垂直线表示实际观察到的相似性得分。底部地毯标记的模拟值。这两个发行了最高可分pAUC的得分,从而提供了最佳的信号与噪声分离。

Finally, 'overlap' displays the numbers of overlapping genes in the two gene lists. The overlap size is drawn as a step function over the respective ranks. Top ranks correspond to up-regulated and bottom ranks to down-regulated genes. In addition, the expected overlap and 95% confidence intervals derived from a hypergeometric distribution are plotted. If empirical=TRUE in OrderedList the confidence intervals were derived empirically from shuffling the data and computing the overlap under the null hypothesis.
最后,“重叠”显示重叠基因的数目,在这两个基因名单。作为各自队伍的阶梯函数绘制重叠的大小。顶尖行列对应下调基因的上调和底部的行列。此外,预期的重叠和95%置信区间从超几何分布的绘制。如果empirical=TRUEOrderedList置信区间均来自洗牌的数据和计算的零假设下的重叠经验。


值----------Value----------

No value is returned.
无返回值。


作者(S)----------Author(s)----------


Xinan Yang, Stefanie Scheid



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

OrderedList
OrderedList


举例----------Examples----------


data(OL.result)
plot(OL.result)

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。
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