predictFBLR(scrime)
predictFBLR()所属R语言包:scrime
Predict Case Probabilities with Full Bayesian Logic Regression
预测案例概率的全贝叶斯逻辑回归
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Predicts case probabilities for binary data (usually SNP data dichotomized with snp2bin) based on an MCMC sample of Bayesian logic regression models obtained with fblr.
预测情况的概率为二进制数据(通常SNP数据虚拟与snp2bin)的基础上获得fblr贝叶斯逻辑回归模型的MCMC样本。
用法----------Usage----------
predictFBLR(file, bin, kmax = 10, int.level = 2)
参数----------Arguments----------
参数:file
character string naming file where MCMC sample is stored.
MCMC样本存储的字符串命名文件。
参数:bin
matrix of binary variables to make predictions for. One row is one observation. The number of binary variables has to be the same as used in fblr.
矩阵的二元变量进行预测。一个行是一个观察。二进制变量的数目是在fblr所用的相同。
参数:kmax
the maximum number of allowed logic predictors used in fblr.
用于fblr允许逻辑预测因子的最大数目。
参数:int.level
the maximum number of allowed binaries in a logic predictor used in fblr.</table>
允许二进制文件的最大数量的逻辑预测fblr。</ TABLE>
值----------Value----------
Vector of length nrow(bin) with predicted case probabilities.
向量的长度nrow(bin)与预测的情况下,概率的。
(作者)----------Author(s)----------
Arno Fritsch, <a href="mailto:arno.fritsch@uni-dortmund.de">arno.fritsch@uni-dortmund.de</a>
参见----------See Also----------
fblr
fblr
实例----------Examples----------
# Use fblr on some simulated SNP data[使用fblr一些模拟的SNP数据]
snp <- matrix(rbinom(500 * 20, 2, 0.3), ncol = 20)
bin <- snp2bin(snp)
int <- apply(bin,1,function(x) (x[1] == 1 & x[3] == 0)*1)
case.prob <- exp(-0.5+log(5)*int)/(1+exp(-0.5+log(5)*int))
y <- rbinom(nrow(snp),1,prob=case.prob)
fblr(y, bin, niter=1000, nburn=0)
# Prediction for some new observations [预测一些新的意见]
newbin <- snp2bin(matrix(rbinom(100 * 20, 2, 0.3), ncol = 20))
predictFBLR("fblr_mcmc.txt",newbin)
## End(Not run)[#(不执行)]
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