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

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outliers(factDesign)
outliers()所属R语言包：factDesign

                                        Detect single outliers in experimental designs with only two replicates per treatment condition.
                                         单离群检测的实验设计，只有两个复制每次治疗条件。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These function detect pairs of observations with unexpectedly large differences compared to the rest of the data and determine if one of the pair is a single outlier using median absolute deviation criteria.  
这些功能检测对出人意料的大差异的观察，其余的数据相比，并确定是否对使用中位数绝对偏差的标准是一个单一的离群。


用法----------Usage----------


outlierPair(x, INDEX, p = 0.05, na.rm = TRUE)
madOutPair(x, whichPair, c = 4)



参数----------Arguments----------

参数：x
A vector of observations.  
观测向量。


参数：INDEX
A list of factors, each the same length as x, used to indicate the replicate observations.  
一个因素的列表，每个相同的长度为x，用来指示复制意见。


参数：p
The significance level at which to perform the test.  
在执行测试的显着性水平。


参数：na.rm
If TRUE, will remove missing values.
如果属实，将删除缺失值。


参数：whichPair
A result of outlierPair, recording which pair has largest difference between replicate observations.  
一个outlierPair，记录这对复制意见之间的差异最大的结果。


参数：c
The number of median absolute deviations to be used as a cutoff for determining single outliers.   
中位数绝对偏差的数量被用来作为确定单离群截止。


Details

详情----------Details----------

This outlier detection method is useful for small factorial designs in which the usual residuals from a linear model would have a large number of linear dependencies compared to the actual number of residuals.  The function first calculates n difference between 2n replicates (call these pure residuals), and then constructs an F-statistic: f=(large squared p.r.)/((sum of remaining squared p.r.'s)/(n-1)).  An p-value (adjusted for taking the largest of the p.r.'s) is calculated by n*Pr(F(1,n-1)>f). If f>=n-1, this p-value is exact, otherwise it is an upper bound.
这种异常检测方法是有用的小阶乘设计，在一般线性模型残差将有大量的线性依赖关系，残差的实际数量相比。该函数首先计算列印2N之间的差异复制（调用这些纯残差），然后构造一个F-统计量：F =（大平方PR）/（（剩余平方公关的总和）/（N-1））。 p值（PR的最大调整）计算由N *镨（F（N-1）> F）。如果F> = N-1，P-值是准确的，否则它是一个上限。

Once pairs with significantly large differences are identified using outlierPair, madOutPair is applied.  If only one of the tagged replicates falls outside the range of (med(x)-c*mad(x),med(x)+c*mad(x)), the observation is designated the single outlier.
一旦有显着较大的差异对确定使用outlierPair，madOutPair应用。如果只有一个标记的复制范围之外的范围（MED（X）-C *狂（X），MED（X）+ C *狂（X）），观察指定的单离群。


值----------Value----------

For outlierPair:
outlierPair：


参数：test
Returns TRUE if an outlier pair is detected at the specified level of significance p.
如果离群对在指定水平检测的意义带够，则返回TRUE。


参数：pval
The actual value of n*Pr(F(1,n-1)>f).
实际值的n * PR（F（N-1）> F）。


参数：whichPair
The index of the pair of observations with the largest difference.
一双观察指数最大的区别。

For madOutPair:
madOutPair：

The index of the single outlier observation, or "NA" if no single outliers are detected.
的单离群观察的索引，或“不适用”如果没有一个单一的离群检测。


作者（S）----------Author(s)----------


Denise Scholtens



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

madOutPair
madOutPair


举例----------Examples----------



data(estrogen)

op1 <- outlierPair(exprs(estrogen)["728_at",],INDEX=pData(estrogen),p=.05)
print(op1)
madOutPair(exprs(estrogen)["728_at",],op1[[3]])

op2 <- outlierPair(exprs(estrogen)["33379_at",],INDEX=pData(estrogen),p=.05)
print(op2)
madOutPair(exprs(estrogen)["33379_at",],op2[[3]])









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