ssStatistic(XDE)
ssStatistic()所属R语言包:XDE
Calculate single study estimates of effect size
计算规模效应的单一研究估计
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculate single study estimates of effect size for lists of ExpressionSets
计算列表ExpressionSets单一的研究估计,规模效应
用法----------Usage----------
ssStatistic(statistic = c("t", "sam", "z")[1], phenotypeLabel, esetList, ...)
参数----------Arguments----------
参数:statistic
Character string indicating Welch t-statistic (t), SAM (sam), or a z-statistic (z)
字符串表示韦尔奇ţ统计(T),萨姆(Sam),或Z-统计量(Z)
参数:phenotypeLabel
Character string indicating the name of the binary covariate
字符串表示二进制协变量的名称
参数:esetList
An object of class ExpressionSetList
一个对象的类ExpressionSetList
参数:...
Not implemented. Potentially additional arguments to the above methods that are implemented in other packages
没有落实。潜在的额外的参数,以实现上述方法,在其他包
Details
详情----------Details----------
This function is a wrapper that provides an estimate of effect size for each study (element) in an ExpressionSetList object.
这个函数是一个包装,提供每个研究估计的规模效应,ExpressionSetList对象(元)。
For Welch t-statistic, this function is a wrapper for mt.teststat in the multtest package.
韦尔奇t-统计,此功能是在multtest包mt.teststat包装。
For SAM, this function is a wrapper for the sam function in the siggenes package.
在SAM中,这个功能是SAM在siggenes包功能的包装。
The "z" statistic is a standardized unbiased estimate of effect size (Hedges and Olkin, 1985) – implementation is in the zScores function in the R package GeneMeta.
“Z”的统计数据是一个标准化的规模效应的无偏估计(对冲和Olkin型,1985) - 执行是在R包GeneMeta zScores功能。
See the complete references below.
看到下面的完整参考。
值----------Value----------
A matrix: rows are genes and columns are studies
一个矩阵:行是基因和列研究
作者(S)----------Author(s)----------
R. Scharpf
参考文献----------References----------
microarray studies and modeling interstudy variation, Bioinformatics, 19(1) I84-I90.
for microarray data hypothesis Test 12(1) : 1-44 (with discussions on 44-77).
Throughput Experiments
(1985), Academic Press
applied to the ionizing radiation response, PNAS 2001 98: 5116-5121, (Apr 24).
举例----------Examples----------
data(expressionSetList)
if(require(siggenes)){
sam <- ssStatistic("sam", esetList=expressionSetList, phenotypeLabel="adenoVsquamous")
}
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