MNSs(VGAM)
MNSs()所属R语言包:VGAM
The MNSs Blood Group System
的MNSS血型系统
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimates the three independent parameters of the the MNSs blood group system.
估计三个独立参数的MNSS血型系统。
用法----------Usage----------
MNSs(link = "logit", earg=list(), imS = NULL, ims = NULL, inS = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:link
Link function applied to the three parameters. See Links for more choices.
Link功能施加到三个参数。见Links更多的选择。
参数:earg
List. Extra argument applied to each of the links. See earg in Links for general information.
列表。额外的参数应用到每个环节。见earg中Links的一般信息。
参数:imS, ims, inS
Optional initial value for mS, ms and nS respectively. A NULL means they are computed internally.
可选初始值mS,ms和nS分别。 ANULL意味着它们在内部计算。
Details
详细信息----------Details----------
There are three independent parameters: m_S, m_s, n_S, say, so that n_s = 1 - m_S - m_s - n_S. We let the eta vector (transposed) be (g(m_S), g(m_s), g(n_S)) where g is the link function.
有三个独立的参数:m_S,m_s,n_S说,所以这n_s = 1 - m_S - m_s - n_S。我们让ETA矢量(变调)(g(m_S), g(m_s), g(n_S))其中g的链接功能。
值----------Value----------
An object of class "vglmff" (see vglmff-class). The object is used by modelling functions such as vglm and vgam.
类的一个对象"vglmff"(见vglmff-class)。该对象被用于建模功能如vglm和vgam。
注意----------Note----------
The input can be a 6-column matrix of counts, where the columns are MS, Ms, MNS, MNs, NS, Ns (in order). Alternatively, the input can be a 6-column matrix of proportions (so each row adds to 1) and the weights argument is used to specify the total number of counts for each row.
输入可以是一个6列的矩阵的计数,其中列有MS,MS,MNS,MNS,NS,NS(按顺序)。或者,该输入可以是一个6列的矩阵的比例(所以每一行添加1)和weights参数是用来指定为每一行的计数的总数。
(作者)----------Author(s)----------
T. W. Yee
参考文献----------References----------
Probability Models and Statistical Methods in Genetics, New York: Wiley.
参见----------See Also----------
AA.Aa.aa, AB.Ab.aB.ab, AB.Ab.aB.ab2, ABO, G1G2G3.
AA.Aa.aa,AB.Ab.aB.ab,AB.Ab.aB.ab2,ABO,G1G2G3。
实例----------Examples----------
# Order matters only:[顺序很重要,只有:]
y = cbind(MS=295, Ms=107, MNS=379, MNs=322, NS=102, Ns=214)
fit = vglm(y ~ 1, MNSs("logit", .25, .28, .08), trace=TRUE)
fit = vglm(y ~ 1, MNSs(link=logit), trace=TRUE, cri="coef")
Coef(fit)
rbind(y, sum(y)*fitted(fit))
diag(vcov(fit))^0.5
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