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

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getWaldTest(CGEN)
getWaldTest()所属R语言包：CGEN

                                        Compute a Wald test
                                         计算出Wald检验

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computes a univariate or multivariate Wald test
计算一元或多元的Wald检验


用法----------Usage----------


getWaldTest(fit, parmNames, method=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：fit
Return object from snp.logistic, snp.matched, glm() or  a list with names "parms" and "cov" (see details). No default.
返回对象从snp.logistic，snp.matched，glm()或列表名称“PARMS”和“覆盖”（见详情）。没有默认值。


参数：parmNames
Vector of parameters to test. This vector can be a character vector of parameter names or a numeric vector of positions. No default.  
矢量参数测试。这个向量可以是一个参数的名称或位置的数字向量的特征向量。没有默认值。


参数：method
Vector of values from "UML", "CML", "EB" or "CCL", "HCL", "CLR". The default is NULL.
从“UML的”，“慢性粒单元白血病”，“CEL”或“覆铜板”，“盐酸”，“CLR的”价值观的向量。默认值为NULL。


Details

详情----------Details----------

If fit is a list, then "parms" should be the vector of coefficients, and "cov" should be the covariance matrix. If parmNames is a character vector, then "parms" should be a named vector and the names must match the rownames and colnames of "cov". A chi-squared test is computed.
fit如果是一个列表，然后选择“PARMS”应该是系数向量，“覆盖”应该是协方差矩阵。如果parmNames是一个特征向量，然后“PARMS”应该是一个名为向量的名称必须符合“覆盖”的rownames和colnames。计算卡方检验。


值----------Value----------

List containing the value of the test statistic (test), degrees of freedom (df),  and p-value (pvalue).
列表，其中包含的检验统计量的值（test），自由度（df），p值（pvalue）。


举例----------Examples----------


  set.seed(123)
  n <- 100
  y <- rbinom(n, 1, 0.5)
  x <- runif(n*5)
  dim(x) <- c(n, 5)
  x <- data.frame(x)
  colnames(x) <- c("x", "x2", "x3", "z", "z2")
  fit <- glm(y ~ ., data=x, family=binomial())

  # Chi-squared test [卡方检验]
  getWaldTest(fit, c("x", "z"))

  beta <- c(-2.5, 2.5)
  cov  <- diag(1:2)
  getWaldTest(list(parms=beta, cov=cov), 1:2)

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注：
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