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

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scaleboot(scaleboot)
scaleboot()所属R语言包：scaleboot

                                        Multiscale Bootstrap Resampling
                                         多尺度引导重采样

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs multiscale bootstrap resampling for a specified statistic.
指定的统计数据进行多尺度引导重采样。


用法----------Usage----------



scaleboot(dat,nb,sa,fun,parm=NULL,count=TRUE,weight=TRUE,
          cluster=NULL,onlyboot=FALSE,seed=NULL,...)

countw.assmax(x,w,ass)

countw.shtest(x,w,obs)

countw.shtestass(x,w,assobs)




参数----------Arguments----------

参数：dat
data matrix or data-frame. Row vectors are to be resampled.
矩阵数据或数据框。行矢量以进行重新采样。


参数：nb
vector of the numbers of bootstrap replicates.
矢量的自举的数字复制。


参数：sa
vector of scales in sigma squared (σ^2).
向量的尺度sigma平方（σ^2“）。


参数：fun
function for a statistic.
函数的统计。


参数：parm
parameter to be passed to fun above.
参数被传递到fun以上。


参数：count
logical. Should only the accumulative counts be returned? Otherwise, raw statistic vectors are returned.
逻辑。累计计数回来了吗？否则，返回原始统计向量。


参数：weight
logical. In fun above, resampling is specified by a weight vector. Otherwise, resampling is specified by a vector of indices.
逻辑。在fun以上，重采样是所指定的权重向量。否则，重采样指定由一个矢量的索引。


参数：cluster
snow cluster object which may be generated by function makeCluster.
snow的聚类对象可能产生的功能makeCluster。


参数：onlyboot
logical. Should only bootstrap resampling be performed? Otherwise, sbfit or sbconf is called internally.
逻辑。如果只举重采样进行？否则，sbfit或sbconf被称为内部。


参数：seed
If non NULL, random seed is set. Specifying a seed is particularly important when cluster is non NULL, in which case seed + seq(along=cluster) are set to cluster nodes.
如果非NULL，随机种子。指定的种子是特别重要的，当cluster非NULL，在这种情况下，seed + seq(along=cluster)被设置为聚类节点。


参数：...
further arguments passed to and from other methods.  
进一步的参数传递给其他方法。


参数：x
data matrix or data-frame passed from scaleboot.
数据矩阵或数据框通过scaleboot。


参数：w
weight vector for resampling.
重采样的权重向量。


参数：ass
a list of association vectors. An example of parm above.
协会向量的列表。 parm上述的一个例子。


参数：obs
a vector of observed test statistics. An example of parm above.
观测到的检验统计量的向量。 parm上述的一个例子。


参数：assobs
a list of ass and obs above. An example of parm above.
一个列表的屁股和obs以上。 parm上述的一个例子。


Details

详细信息----------Details----------

These functions are used internally by relltest.
这些函数内部使用的relltest。

scaleboot performs multiscale bootstrap resampling for a statistic defined by fun, which should be one of the two possible forms fun(x,w,parm) and fun(x,i,parm). The former is used when weight=TRUE, and the weight vector w is generated by a multinomial distribution. The latter is used when weight=FALSE, and the index vector i is generated by resampling n' elements from \{1,...,n\}. When count=TRUE, fun should return a logical, or a vector of logicals.
scaleboot进行多尺度的引导，重采样的统计定义的fun，这应该是两种可能的形式fun(x,w,parm)和fun(x,i,parm)。前者是用来当weight=TRUE，和权重向量w产生由多项式分布。后者是当weight=FALSE，和索引向量i所产生的重采样n'元素\{1,...,n\}。当count=TRUE，fun应该返回一个逻辑，或一个向量，逻辑值。

Examples of fun(x,w,parm) are countw.assmax for AU p-values, countw.shtest for SH-test of trees, and countw.shtestass for SH-test of both trees and edges. The definitions are given below.
的例子fun(x,w,parm)是countw.assmaxAU p值，countw.shtestSH-测试的树木，和countw.shtestassSH-测试的树木和边缘。的定义在下面给出。

<pre> countw.assmax <- function(x,w,ass) {   y <- maxdif(wsumrow(x,w)) <= 0 # countw.max   if(is.null(ass)) y   else {     z <- vector("logical",length(ass))     for(i in seq(along=ass)) z[i] <- any(y[ass[[i]]])     z   } }  countw.shtest <- function(x,w,obs)  maxdif(wsumrow(x,w)) >= obs  countw.shtestass <- function(x,w,assobs)   unlist(assmaxdif(wsumrow(x,w),assobs$ass)) >= assobs$obs      ### weighted sum of row vectors ## ## x = matrix (array of row vectors) ## w = weight vector (for rows) ## wsumrow <- function(x,w) {   apply(w*x,2,sum)*nrow(x)/sum(w) }  ### calc max diff ## ## y[i] := max_{j neq i} x[j] - x[i] ## maxdif <- function(x) {   i1 <- which.max(x)  # the largest element   x <- -x + x[i1]   x[i1] <- -min(x[-i1])  # the second largest value   x }  ### calc assmaxdif ## ## y[[i]][j] := max_{k neq ass[[i]]} x[k] - x[ass[[i]][j]] ## assmaxdif <-  function(x,a) {   y <- vector("list",length(a))   names(y) <- names(a)   for(i in seq(along=a))  y[[i]] <- max(x[-a[[i]]]) - x[a[[i]]]   y } </pre>
- 功能<PRE> countw.assmax（X，W，ASS）{Y < -  maxdif（wsumrow（X，W））<= 0＃countw.max（is.null（ASS））Y其他{Z < - 向量（“逻辑”，长度（ASS））（我在SEQ（沿屁股））Z [I] < - 任何（Y [屁股[[]]]）Z}} countw shtest < - 函数（X，W，观测值）maxdif（wsumrow（的x，w）的）> =观测countw.shtestass < - 函数（x，瓦特，assobs）不公开（assmaxdif（wsumrow（X，W） assobs $屁股））> = assobs $观测值＃＃＃行向量的加权总和，＃＃＃＃x的=矩阵（阵列的行向量）＃＃瓦特=权重向量（行）＃＃wsumrow < - 功能（X，W）{申请（W * X，2，总和）* NROW（X）/的总和（W）}＃＃＃＃＃＃＃同期，计算最大差异[I]：= MAX_ {&#308;NEQ我}× [J]  -  X [我]＃＃maxdif的函数（x）< -  {I1 < -  which.max（X）的最大元素X < -  X + X [I1]×[I1] - 分（X [I1]）的第二大值x}＃＃＃钙assmaxdif＃＃＃＃[[i]] [J]：= MAX_ {K NEQ屁股[[i]]}×[ K]  -  X [屁股[[]] [J] < - ＃＃assmaxdif功能（X，A）{Y < - 向量（“名单”，长度（a））的名称（Y）< - 名称（A）（i在SEQ（沿=））Y [[]] < - 马克斯（X-A [[i]]） - ×[一个[[i]] Y} < / pre>

When count=TRUE, the summation of outputs from fun is calculated. This gives the frequencies for how many times the hypotheses are supported by the bootstrap replicates.
当count=TRUE“的总和输出fun计算。这给出了多少次，假设支持由引导复制的频率。


值----------Value----------

If onlyboot=TRUE, then a list of raw results from the multiscale bootstrap resampling is returned. The components are "stat" for list vectors of outputs from fun (only when count=FALSE), "bps" for a matrix of multiscale bootstrap probabilities (only when count=FALSE), "nb" for the number of bootstrap replicates used, and "sa" for the scales used. Note that scales are redefined by sa <- nsize/round(nsize/sa), where nsize is the sample size.
如果onlyboot=TRUE，然后返回的多尺度引导重采样的原始结果的列表。的组成部分是“STAT”，输出列表向量的fun（只有当count=FALSE），“基点”的多尺度引导概率矩阵（只有当count=FALSE），“NB”的自举的数量，并重复使用的“sa”所使用的尺度。需要注意的是尺度重新定义sa <- nsize/round(nsize/sa)，nsize是样本大小。

If onlyboot=FALSE, then the result of a call to  sbfit is returned when  count=TRUE, otherwise the result of sbconf is returned when  count=FALSE.
如果onlyboot=FALSE，然后调用sbfit的结果，则返回count=TRUE，否则的结果sbconf时，返回count=FALSE。


（作者）----------Author(s)----------


Hidetoshi Shimodaira



参见----------See Also----------

sbfit, relltest.
sbfit，relltest。


实例----------Examples----------



## Not run: [＃不运行：]
## a line from the definition of relltest[＃线的定义relltest]
scaleboot(dat,nb,sa,countw.assmax,ass,cluster=cluster,
                 names.hp=na,nofit=nofit,models=models,seed=seed)

## two lines from rell.shtest (internal function)[＃两行rell.shtest（内部功能）]
scaleboot(z,nb,1,countw.shtest,tobs,cluster=cluster,
                 onlyboot=TRUE,seed=seed)
scaleboot(z,nb,1,countw.shtestass,pa,cluster=cluster,
                 onlyboot=TRUE,seed=seed)

## End(Not run)[＃（不执行）]

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注：
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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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