R语言 LBE包 LBE()函数中文帮助文档(中英文对照)

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LBE(LBE)
LBE()所属R语言包：LBE

                                         Estimation of the false discovery rate.
                                         虚假的发现率的估计。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

LBE is an efficient procedure for estimating the proportion of true null hypotheses, the false discovery rate and the q-values.  
复吹转炉是一个有效的程序，估计真正的零假设，虚假的发现率和Q值的比例。


用法----------Usage----------


LBE(pval, a = NA, l = 0.05, ci.level = 0.95, qvalues = TRUE, plot.type = "main", FDR.level = 0.05, n.significant = NA)



参数----------Arguments----------

参数：pval
Numerical vector of p-values (only necessary input).  
p值的数值向量（只需要输入）。


参数：a
Real value used in [-ln (1-pi)]^a  (see details). If a == NA (default), then the value of a is automatically calculated as the greatest value such that the upper bound of the asymptotic standard deviation of the estimator of pi0 is smaller than the threshold l.  If a >= 1, the value of a is used in [-ln (1-pi)]^a (see details).  If a < 1, the identity function is used for transforming the p-values.  
真正的价值[-ln (1-pi)]^a（见详情）。如果== NA（默认），然后值被自动计算，上限的渐近估计PI0的标准偏差小于阈值L作为最大的价值。如果a >= 1值[-ln (1-pi)]^a（详见）。如果a < 1，转化p值的标识功能。


参数：l
Threshold for the upper bound of the asymptotic standard deviation (only used if a == NA).  
渐近标准差（仅用于如果==适用）的上限阈值。


参数：ci.level
Level for the confidence interval of pi0.   
为的信心PI0间隔的水平。


参数：qvalues
Logical value for estimating the qvalues and the FDR. If qvalues = FALSE, only the proportion pi0 of true null hypotheses is estimated.  
估计的qvalues和FDR的逻辑值。如果qvalues =假的，只有真正的零假设的比例PI0估计。


参数：plot.type
If plot.type = "none", no graphic is displayed. If plot.type = "main", the estimated q-values versus the p-values are plotted together with the histogram of the p-values.    If plot.type = "multiple", several graphics are displayed: 1. The histogram of the p-values 2. The estimated q-values versus the p-values 3. The number of significant tests versus each qvalue cutoff 4. The number of expected false positives versus the number of significant tests.   
如果plot.type =“无”，没有图形显示。如果plot.type =“主”，与P-值估计Q值绘制连同p值的直方图。如果plot.type =“多”，几个图形显示：1。直方图的P-值2。估计Q值与p值3。显著测试与每个qvalue截止4。与预期若干重大考验误报的数量。


参数：FDR.level
Level at which to control the FDR (only used if n.significant == NA).  
在控制FDR（只使用n.significant == NA）水平。


参数：n.significant
If specified, the FDR is estimated for the rejection region defined by the "n.significant" smallest p-values.  
如果指定，FDR的“n.significant”最小的P-值定义的拒绝域的估计。


Details

详情----------Details----------

The procedure LBE is based on the expectation of a particular transformation of the p-values leading to a straightforward estimation of the key quantity pi0 that is the proportion of true null hypotheses:
程序复吹转炉是基于一个特定的转换导致一个简单的关键的数量PI0是真正的零假设的比例估计p值的期望：

where a belongs to the interval [1;inf).   
凡属于间隔[1;inf)。


值----------Value----------

A list containing:
一份列表，列出：


参数： call
Function call.
函数调用。


参数： FDR
Level at which to control the FDR (if n.significant == NA) or estimated FDR (if n.significant != NA).
在哪一级控制FDR（如果n.significant ==不适用）或估计FDR（如果n.significant！=不适用）。


参数： pi0
Estimated value of pi0, the proportion of true null hypotheses.
估计价值的PI0，真正的零假设的比例。


参数： pi0.ci
Confidence interval for pi0.
置信区间PI0。


参数： ci.level
Level for the confidence interval of pi0.
为的信心PI0间隔的水平。


参数： a
Value used in [-\ln (1-pi)]^a (see details).
价值[-\ln (1-pi)]^a（见详情）。


参数： l
Upper bound of the asymptotic standard deviation for pi0.
渐近标准差PI0上的约束。


参数： qvalues
Vector of the estimated q-values.
矢量估计的Q值。


参数： pvalues
Vector of the original p-values.
原来的p值的向量。


参数： significant
Indicator of wether the null hypothesis is rejected.
阉羊指标零假设被拒绝。


参数： n.significant
Number of rejected null hypotheses.
拒绝虚无假设。


注意----------Note----------

LBE is an alternative method to the one proposed by Storey and Tibshirani (2003) for estimating the q-values, this latter method being implemented in the package qvalue.
复吹转炉层和Tibshirani（2003）提出的Q-值估计是一种替代方法，这后一种方法正在实施中包qvalue。


作者（S）----------Author(s)----------


Cyril Dalmasso



参考文献----------References----------

false discovery rate. Bioinformatics. Bioinformatics, 21: 660 - 668.
studies. Proc Natl Acad Sci, 100, 9440-9445.

参见----------See Also----------

LBEplot, LBEsummary, LBEwrite, LBEa
LBEplot，LBEsummary，LBEwrite，LBEa


举例----------Examples----------


## start[＃开始]
data(hedenfalk.pval)
res=LBE(hedenfalk.pval)
data(golub.pval)
res=LBE(golub.pval)
## end[＃结束]

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