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R语言 PAN包 view()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-26 10:21:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
view(PAN)
view()所属R语言包:PAN

                                         View the results of beta-mixture model fitting
                                         β-混合模型拟合的结果

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function facillitate the user to view and check the fitting results of NULL and beta-mixture distributions.
本的功能facillitate用户查看和检查NULL和β-混合分布的拟合结果。


用法----------Usage----------


view(object, what="fitBM", ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
an object of S4 class BetaMixture.  
S4类BetaMixture的对象。


参数:what
a character value specifying to show the fitting results of NULL (if what='fitNULL') or beta-mixture model (if what='fitBM').  
一个字符值,指定显示NULL的拟合结果(如果what='fitNULL')或β-混合模型(what='fitBM')。


参数:...
not in use, only for further extension.  
在不使用,仅用于进一步扩展。


Details

详情----------Details----------

The function help the user to view and check the fitting of NULL and three beta-mixture model to permuted and real phenotyping screens, respectively. For either fitting, a histogram of association scores and the fitted beta distribution(s) will be plotted. For beta-mixture fitting, the integrated probability density function for the mixed distribution will also be plotted.
该功能帮助用户查看和检查NULL的拟合和β-混合模型的置换和真正的表型屏幕,分别为。对于任何装修,一个协会分数直方图和beta分布拟合(S)将绘制。为β-混合拟合,集成混合分布概率密度函数也将被绘制。


作者(S)----------Author(s)----------



Xin Wang <a href="mailto:xw264@cam.ac.uk">xw264@cam.ac.uk</a>




参考文献----------References----------

and Florian Markowetz, Posterior association networks and enriched  functional gene modules inferred from rich phenotypic perturbation  screens, in preparation.

参见----------See Also----------

fitNULL fitBM
fitNULLfitBM


举例----------Examples----------


data(bm)
view(bm1, what="fitNULL")
view(bm1, what="fitBM")

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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