R语言 Ringo包 sliding.quantile()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sliding.quantile(Ringo)
sliding.quantile()所属R语言包：Ringo

                                        Compute quantile of scores in a sliding window
                                         在滑动窗口计算分数位数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This functions is used to slide a window of specified size over scores at given positions. Computed is the quantile over the scores in the window.
这个功能是用来指定分数在给定的位置，大小的滑动窗口。计算出的位数以上的分数在窗口。


用法----------Usage----------


sliding.quantile(positions, scores, half.width, prob = 0.5,
                 return.counts = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：positions
numeric; sorted vector of (genomic) positions of scores
数字;排序向量（基因组）分数的位置


参数：scores
numeric; scores to be smoothed associated to the positions
平滑的数字;分数positions


参数：half.width
numeric, half the window size of the sliding window
数字，滑动窗口的窗口大小的一半


参数：prob
numeric specifying which quantile is to be computed over the scores in the window; default 0.5 means compute the median over the scores.
数字指定位数是要计算超过窗口中的成绩;默认0.5意味着在分数的中位数计算。


参数：return.counts
logical; should the number of points, e.g. probes, that were used for computing the median in each sliding window also returned?
逻辑;点的数量，例如：探针，在每个滑动窗口计算中位数也回来了吗？


值----------Value----------

Matrix with two columns:
两列矩阵：


参数：quantile
medians over running window centered at the positions that were specified in argument positions.
位数以上参数positions在指定位置为中心的运行窗口。


参数：count
number of points that were considered for computing the median at each position
计算中位数在每个位置点的数量

These positions are given as row.names of the resulting vector. If argument return.counts is FALSE, only a vector of the medians is returned, with the positions as names.
这些职位给出作为row.names产生的向量。如果参数return.counts是FALSE，只有一个中位数向量返回与names的位置，。


作者（S）----------Author(s)----------


Oleg Sklyar and Joern Toedling



参见----------See Also----------

quantile
quantile


举例----------Examples----------


  sampleSize <- 1000
  ap <- cumsum(1+round(runif(sampleSize)*10))
  as <- c(rnorm(floor(sampleSize/3)),
          rnorm(ceiling(sampleSize/3),mean=1.5),
          rnorm(floor(sampleSize/3)))
  arm <- sliding.quantile(ap, as, 20)
  arq <- sliding.quantile(ap, as, 20, prob=0.25)
  plot(ap, as, pch=20, xlab="position",ylab="level")
  points(ap, arm[,1], type="l", col="red", lwd=2)
  points(ap, arq[,1], type="l", col="green", lwd=2)
  legend(x="topleft", legend=c("median","1st quartile"),
         col=c("red","green"), lty=1, lwd=2)

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