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

loveR

KolmogorovMinDist(RobLoxBioC)
KolmogorovMinDist()所属R语言包：RobLoxBioC

                                        Generic Function for Computing Minimum Kolmogorov Distance for Biological Data
                                         通用功能的生物数据计算最低柯尔莫哥洛夫距离

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic function for computing minimum Kolmogorov distance for biological data.
通用功能的生物数据计算最低柯尔莫哥洛夫距离。


用法----------Usage----------


KolmogorovMinDist(x, D, ...)

## S4 method for signature 'matrix,Norm'
KolmogorovMinDist(x, D, mad0 = 1e-4)

## S4 method for signature 'AffyBatch,AbscontDistribution'
KolmogorovMinDist(x, D, bg.correct = TRUE, pmcorrect = TRUE,
                  verbose = TRUE)

## S4 method for signature 'BeadLevelList,AbscontDistribution'
KolmogorovMinDist(x, D, log = FALSE, imagesPerArray = 1, what = "G",
                  probes = NULL, arrays = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：x
biological data.  
生物数据。


参数：D
object of class "UnivariateDistribution".  
对象类"UnivariateDistribution"。


参数：...
additional parameters.  
附加参数。


参数：mad0
scale estimate used if computed MAD is equal to zero.  Median and MAD are used as start parameter for optimization.  
使用的规模估计，计算MAD为零。中位数和MAD作为启动参数的优化。


参数：bg.correct
if TRUE MAS 5.0 background correction is performed; confer bg.correct.mas.  
如果TRUEMAS 5.0进行背景校正;赋予bg.correct.mas。


参数：pmcorrect
if TRUE log2(PM/MM) is used.  If FALSE only log2(PM) is used.  
如果TRUElog2(PM/MM)使用的。如果FALSE唯一的log2(PM)的使用。


参数：verbose
logical: if TRUE, some messages are printed.  
逻辑：如果TRUE，一些消息被打印出来。


参数：log
if TRUE, then the log2 intensities for each bead-type are summarized.  
如果TRUE，然后LOG2强度为每一个珠式总结。


参数：imagesPerArray
Specifies how many images (strips) there are per array.  Normally 1 for a SAM and 1 or 2 for a BeadChip. The images (strips) from the same array  will be combined so that each column in the output represents a sample.  
指定每个阵列有多少图像（条）。通常情况下的SAM和1或2的BeadChip。结合起来，使在输出中的每一列代表一个样本的图像（测试条）从相同的数组。


参数：what
character string specifying which intensities/values to summarize.  See getArrayData for a list of possibilities.  
字符串指定的强度/值总结。见getArrayData的列表可能性。


参数：probes
Specify particular probes to summarize. If left NULL then all the probes on the first array are used.  
指定特定的探针来概括。如果非NULL然后第一个阵列上的所有探针。


参数：arrays
integer (scalar or vector) specifying the strips/arrays to summarize.  If NULL, then all strips/arrays are summarized.  
整数（标量或矢量）指定条/阵列总结。如果NULL，那么所有带/阵列总结。


Details

详细信息----------Details----------

The minimum Kolmogorov distance is computed for each row of a matrix, each Affymetrix probe, or each Illumina bead, respectively.
计算的最小柯尔莫哥洛夫距离分别为每一行的矩阵，每个Affymetrix公司的探针，或每个Illumina公司珠，。

So far, only the minimum distance to the set of normal distributions can be computed.
到目前为止，只有组正态分布的最小距离可以被计算出来。


值----------Value----------

List with components dist containing a numeric vector  or matrix with minimum Kolmogorov distances and n a numeric vector
与组件列表dist最低柯尔莫哥洛夫的距离，n一个数值向量包含一个数值向量或矩阵


（作者）----------Author(s)----------


Matthias Kohl <a href="mailto:Matthias.Kohl@stamats.de">Matthias.Kohl@stamats.de</a>



参考文献----------References----------




参见----------See Also----------

KolmogorovDist, MDEstimator
KolmogorovDist，MDEstimator


实例----------Examples----------


set.seed(123) # to have reproducible results for package checking[有重复性的结果包检查]

## matrix method for KolmogorovMinDist[＃矩阵法KolmogorovMinDist]
ind <- rbinom(200, size=1, prob=0.05)
X <- matrix(rnorm(200, mean=ind*3, sd=(1-ind) + ind*9), nrow = 2)
KolmogorovMinDist(X, D = Norm())

## using Affymetrix-Data[＃利用Affymetrix数据]
data(SpikeIn)
probes <- log2(pm(SpikeIn))
(res <- KolmogorovMinDist(probes, Norm()))
boxplot(res$dist)

## Not run: [＃不运行：]
## "Not run" just because of computation time[“无法运行”，只是因为计算时间]
require(affydata)
data(Dilution)
res <- KolmogorovMinDist(Dilution[,1], Norm())
summary(res$dist)
boxplot(res$dist)
plot(res$n, res$dist, pch = 20, main = "Kolmogorov distance vs. sample size",
     xlab = "sample size", ylab = "Kolmogorov distance",
     ylim = c(0, max(res$dist)))
uni.n <- min(res$n):max(res$n)
lines(uni.n, 1/(2*uni.n), col = "orange", lwd = 2)
legend("topright", legend = "minimal possible distance", fill = "orange")

## End(Not run)[＃（不执行）]

## using Illumina-Data[＃利用Illumina数据]
## Not run: [＃不运行：]
## "Not run" just because of computation time[“无法运行”，只是因为计算时间]
data(BLData)
res <- KolmogorovMinDist(BLData, Norm(), arrays = 1)
res1 <- KolmogorovMinDist(BLData, log = TRUE, Norm(), arrays = 1)
summary(cbind(res$dist, res1$dist))
boxplot(list(res$dist, res1$dist), names = c("raw", "log-raw"))
sort(unique(res1$n))
plot(res1$n, res1$dist, pch = 20, main = "Kolmogorov distance vs. sample size",
     xlab = "sample size", ylab = "Kolmogorov distance",
     ylim = c(0, max(res1$dist)), xlim = c(min(res1$n), 56))
uni.n <- min(res1$n):56
lines(uni.n, 1/(2*uni.n), col = "orange", lwd = 2)
legend("topright", legend = "minimal possible distance", fill = "orange")

## End(Not run)[＃（不执行）]

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。