SKAT_Null_Model_MomentAdjust(SKAT)
SKAT_Null_Model_MomentAdjust()所属R语言包：SKAT
Get parameters and residuals from the H0 model for small sample adjustment
H0模型小样本调整的参数和残差
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Compute model parameters and residuals for SKAT with adjusting small sample moments when the trait is binary. You also can obtain resampled residuals that can be used to compute resampling p-value or to control family-wise error rate.
计算模型参数和残差SKAT调整小样本的特点是二进制的时候。你也可以得到，可用于计算重采样p值或控制家庭明智的错误率的重新采样的残差。
用法----------Usage----------
SKAT_Null_Model_MomentAdjust(formula, data=NULL, n.Resampling=0,
type.Resampling="bootstrap", is_kurtosis_adj=TRUE, n.Resampling.kurtosis=10000)
参数----------Arguments----------
参数：formula
an object of class “formula”: a symbolic description of the NULL model to be fitted.
安装一个对象类的“公式”：空模型的符号描述。
参数：data
an optional data frame containing the variables in the model (default=NULL). If it is NULL, the variables are taken from 'environment(formula)'
一个可选的数据框包含在模型中的变量（默认值= NULL）。如果为NULL，则变量是从“环境（公式）”
参数：n.Resampling
a numeric value of the number of resampling (default=0). If you don't want resampling, please set n.Resampling=0.
一个数值的重采样数（默认值= 0）。如果你不想重新取样，请设置n.Resampling = 0。
参数：type.Resampling
resampling methods (default="bootstrap"). see details.
重采样方法（默认值=“引导”）。查看详细信息。
参数：is_kurtosis_adj
If TRUE, the kurtosis adjustment will be applied. The small sample kurtosis will be estimated using the resampled phenotypes.
如果是TRUE，峭度的调整将被应用。将使用重新取样的表型估计的小样本峰度。
参数：n.Resampling.kurtosis
a numeric value of the number of resampling for kurtosis estimation (default=10000). If is_kurtosis_ad=FALSE, it will be ignored.
峭度估计（缺省值= 10000）的重采样的数目的一个数字值。如果is_kurtosis_ad = FALSE，它会被忽略。
Details
详细信息----------Details----------
When the trait is binary, the SKAT can produce conservative results when the sample size is small. To address this, we recently have developed a small sample adjustment method, which adjust asymptotic null distribution by estimating small sample variance and kurtosis. The small smaple variance is estimated analytically, and the small sample kurtosis is estimated using the resampling approach.
的特点是二进制文件，，SKAT可以产生保守的结果时，样本量小。为了解决这个问题，我们最近开发了一个小样本调整方法，调整渐近零分布估计小样本方差和峰度。小smaple方差分析，估计和小样本峰度估计采用重采样方法。
There are 2 different methods to get resampled residuals. "bootstrap" conducts the parametric bootstrap to resample residuals under the NULL model with considering covariates. If there is no covariate, "bootstrap" is equivalent to the permutation method. "perturbation" perturbs the residuals by multiplying mean zero and variance one normal random variable. The default method is "bootstrap".
有2种不同的方法来得到重采样的残差。 “引导”进行重新采样的参数引导下NULL考虑协变量的模型的残差。如果没有协变量，“引导”是等效的置换方法。 “扰动”，扰动残差乘以零均值和方差的正态分布的随机变量。默认的方法是“引导”。
We no longer provide "perturbation" method!
我们不再提供“扰动”的方法！
值----------Value----------
This function returns an object that has model parameters and residuals of the NULL model of no association between genetic variables and outcome phenotypes. After obtaining it, please use SKAT function to conduct the association test.
该函数返回一个对象，具有遗传变量和结果的表型之间无关联的NULL模型的模型参数和残差。在得到它，请使用SKAT功能进行的相关测试。
（作者）----------Author(s)----------
Seunggeun Lee
实例----------Examples----------
data(SKAT.example)
attach(SKAT.example)
#############################################################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃ ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]
# Compute the P-value of SKAT [计算的P-值SKAT]
IDX<-c(1:100,1001:1100)
# binary trait[二元性状。]
obj<-SKAT_Null_Model_MomentAdjust(y.b[IDX] ~ X[IDX,])
SKAT(Z[IDX,], obj, kernel = "linear.weighted")$p.value
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。
|
发表于 2012-9-30 09:50:27
