summary.snpBin(SimHap)
summary.snpBin()所属R语言包：SimHap
Summarizing Single SNP analysis models
总结单核苷酸多态性分析模型
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Summary method for objects of class snpBin
摘要方法的类的对象的snpBin
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'snpBin'
summary(object, ...)
## S3 method for class 'summary.snpBin'
print(x, digits = max(3, getOption("digits") - 3),
signif.stars = getOption("show.signif.stars"), ...)
参数----------Arguments----------
参数：object
object of class snpBin, the result of a call to snp.bin.
类的对象snpBin，结果，调用snp.bin。
参数：x
an object of class summary.snpBin, the result of a call to <PRE>summary.snpBin.</PRE>
一个对象的类summary.snpBin，一个调用到<PRE> summary.snpBin的结果。</ PRE>
参数：digits
the number of significant digits to use when printing.
打印时所使用的数量显著数字。
参数：signif.stars
logical. If TRUE, “significance stars" are printed for each coefficient.
逻辑。如果TRUE，“意义明星”打印每个系数。
参数：...
further arguments passed to or from other methods.
进一步的参数传递给其他方法。
值----------Value----------
summary.snpBin returns an object of class summary.snpBin, a list with components
summary.snpBin返回一个对象，组件类summary.snpBin“的列表
参数：call
the formula call.
的公式通话。
参数：terms
terms attribute of the formula called in snp.bin.
条款属性的公式称为snp.bin。
参数：df.residual
the residual degrees of freedom.
的剩余自由度。
参数：df
degrees of freedom parameter used in printing the model summary.
程度的自由参数打印模式摘要。
参数：residuals
as per glm. The working residuals, that is the residuals in the final iteration of the IWLS fit. Since cases with zero weights are omitted, their working residuals are NA.
如每glm。工作残差，是的IWLS适合的最终迭代中的残差。由于具有零权的情况下，被忽略了，他们的工作残差是NA。
参数：coefficients
summarized results from fitted model, including odds ratios, confidence intervals and p-values.
从拟合模型的汇总结果，包括比值比，置信区间和p值。
参数：formula
formula1 used in snp.bin.
formula1在snp.bin使用。
参数：LRT
a likelihood ratio test, testing for significant improvement of the model when SNP parameters are included.
似然比检验，显着改善的模型进行测试时，SNP参数。
参数：weights
as per glm. The working weights, that is the weights in the final iteration of the IWLS fit.
如每glm。工作的权重，这是的IWLS适合的最终迭代中的权重。
参数：AIC
Akaike Information Criterion for the generalized linear model fit including SNPs.
赤池信息准则的广义线性模型拟合，包括单核苷酸多态性。
（作者）----------Author(s)----------
Pamela A. McCaskie
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
snp.bin, snp.quant
snp.bin，snp.quant
实例----------Examples----------
data(SNP.dat)
# convert SNP.dat to format required by snp.bin[SNP.dat转换，格式化所需的snp.bin]
geno.dat <- SNP2Geno(SNP.dat, baseline=c("MM", "11", "GG", "CC"))
data(pheno.dat)
mymodel <- snp.bin(formula1=PLAQUE~AGE+SEX+SNP_1_add,
formula2=PLAQUE~AGE+SEX, geno=geno.dat, pheno=pheno.dat)
summary(mymodel)
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发表于 2012-9-30 02:49:22
