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graph.T2.test(DEGraph)
graph.T2.test()所属R语言包：DEGraph

                                        Performs the Hotelling T2 test in Fourier space
                                         执行霍特林T2检验在Fourier空间

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs the Hotelling T2 test in Fourier space.
执行霍特林T2检验在Fourier空间。


用法----------Usage----------


graph.T2.test(X1, X2, G=NULL, lfA=NULL, ..., k=ncol(X1))



参数----------Arguments----------

参数：X1
A n1 x p numeric matrix, observed data for class 1: p variables, n1 observations.
一个N1 XPnumericmatrix，观察到的数据为1级：P变量，N1的意见。


参数：X2
A n2 x p numeric matrix, observed data for class 2: p variables, n2 observations.
一个N2 XPnumericmatrix，观察到的数据为2级：P变量，N2意见。


参数：G
An object of class graphAM or graphNEL, the graph to be used in the two-sample test.
一个类的对象graphAM或graphNEL，要在两样本测试图。


参数：lfA
A list returned by laplacianFromA(), containing the Laplacian eigen vectors and eigen values
laplacianFromA（）返回一个列表，包含拉普拉斯特征向量和特征值


参数：...
Further arguments to be passed to laplacianFromA().
进一步的参数被传递到laplacianFromA（）。


参数：k
A numeric value, number of Fourier components retained for the test.
一个numeric值，为测试保留的傅立叶分量。


值----------Value----------

A list with class "htest", as returned by T2.test.
一个list类“htest”T2.test返回。


作者（S）----------Author(s)----------


Laurent Jacob, Pierre Neuvial and Sandrine Dudoit



参见----------See Also----------

T2.test graphAM
T2.testgraphAM


举例----------Examples----------


library("rrcov")

## Some parameters[＃某些参数]
n1 <- n2 <- 20
nnodes <- nedges <- 20
k <- 3
ncp <- 0.5
sigma <- diag(nnodes)/sqrt(nnodes)


## Build graph, decompose laplacian[＃生成图，分解拉普拉斯算子]
G <- randomWAMGraph(nnodes=nnodes,nedges=nedges)
A <- G@adjMat
lfA <- laplacianFromA(A,ltype="unnormalized")
U <- lfA$U
l <- lfA$l

## Build two samples with smooth mean shift[＃建设顺利均值漂移的两个样本]
X <- twoSampleFromGraph(n1,n2,shiftM2=ncp,sigma,U=U,k=k)

## Do hypothesis testing[＃假设检验]
t &lt;- T2.test(X$X1,X$X2) # Raw T-square[原料&#355;平方米]
print(t$p.value)
tu &lt;- graph.T2.test(X$X1,X$X2,lfA=lfA,k=k) # Filtered T-squares[过滤的T型广场]
print(tu$p.value)

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