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

loveR

plotBins(flowStats)
plotBins()所属R语言包：flowStats

                                         Plots the probability bins overlaid with flowFrame data
                                         flowFrame数据覆盖图的概率箱

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function is useful in visualizing the differences between the binned control and sample datasets. The bins generated from the control dataset are  overlaid with the sample dataset. An optional argument residuals can be used to  shade each bin based on a calculated statistical measure of difference between  the number of events in each bin.
这个功能是有用的可视化分级控制和样本数据集之间的差异。从控制数据集生成的垃圾桶覆盖的样本数据集。一个可选参数，可以用来遮阳残差计算在每个容器的事件数量之间的差异的统计措施根据每个bin。


用法----------Usage----------


plotBins(binRes,data,channels,title,residuals,shadeFactor)



参数----------Arguments----------

参数：binRes
The result generated by calling the probBin function on a control dataset.
控制数据集通过调用probBin函数生成的结果。


参数：data
An object of class flowFrame  sample(dataset)
一个对象的类flowFrame样品（集）


参数：channels
The flow parameters to be plotted.In cases where more than two parameters are binned from the control set, the plotBins function plots the projections of the hyperplanes in 2 dimensions)
流参数是plotted.In情况，两个以上的参数从分级控制组，plotBins函数绘制在2维的超平面的预测）


参数：title
Optional title for the plot generated
可选的标题产生积


参数：residuals
A vector of length equal to the number of bins generated that can be used to shade each bin. The residuals from the calcPearsonChi function or the calcPBChiSquare function can be used to highlight the bins that are different between control and sample datasets
一个向量的长度等于生成，可用于遮阳每个bin垃圾箱的数量。 calcPearsonChi功能或calcPBChiSquare函数残差可以用来突出控制和样本数据集之间的不同的垃圾箱


参数：shadeFactor
Optional argument between 0 and 1 that controls the intensity of the shading of bins
0和1之间可选参数，控制箱的阴影强度


作者（S）----------Author(s)----------


Nishant Gopalakrishnan



参见----------See Also----------

proBin, calcPearsonChi,
proBin，calcPearsonChi


举例----------Examples----------



data(GvHD)
# flow frame 1 is treated as  control dataset and used to generate bins[流1帧被视为控制集和用于生成箱]
resCtrl<-proBin(GvHD[[1]],200,channels=c("FSC-H","SSC-H"))
plotBins(resCtrl,GvHD[[1]],channels=c("FSC-H","SSC-H"),title="Binned control data")
# Same bins are applied to flowFrame 16[同一箱适用于flowFrame 16]
resSample<-binByRef(resCtrl,GvHD[[16]])
stat<-calcPearsonChi(resCtrl,resSample)
dev.new()
plotBins(resCtrl,data=GvHD[[16]],channels=c("FSC-H","SSC-H","Time"),title="Comparision 1 &amp; 16",
residuals=stat$residuals[2,],shadeFactor=0.7)


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