plotRLDF(limma)
plotRLDF()所属R语言包：limma
Plot of regularized linear discriminant functions for microarray data
芯片数据正规化的线性判别函数的积
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Plot of regularized linear discriminant functions for microarray data.
积微阵列数据的线性判别函数正规化。
用法----------Usage----------
plotRLDF(y,design=NULL,z=NULL,labels.y=NULL,labels.z=NULL,col.y=1,col.z=1,
参数----------Arguments----------
参数：y
any data object which can be coerced to a matrix, such as ExpressionSet or EList. The training dataset.
任何数据对象可以强制转换为一个矩阵，如ExpressionSet或EList。训练集。
参数：z
any data object which can be coerced to a matrix, such as ExpressionSet or EList. The dataset to be classified.
任何数据对象可以强制转换为一个矩阵，如ExpressionSet或EList。该数据集进行分类。
参数：design
the design matrix ofthe microarray experiment for y, with rows corresponding to arrays and columns to coefficients to be estimated. Defaults to the unit vector meaning that the arrays are treated as replicates.
设计矩阵国税发芯片实验y，估计的系数阵列和列对应的行。默认的单位向量的含义，阵列被视为重复。
参数：labels.y
character vector of sample names or labels in y. Default is integers starting from 1.
样品名称或标签，在y特征向量。默认是从1开始的整数。
参数：labels.z
character vector of sample names or labels in z. Default is letters.
样品名称或标签，在z特征向量。默认letters。
参数：col.y
numeric or character vector of colors for the plotting characters of y. Default is black.
y绘图字符颜色的数字或字符的矢量。默认为黑色。
参数：col.z
numeric or character vector of colors for the plotting characters of z. Default is black.
z绘图字符颜色的数字或字符的矢量。默认为黑色。
参数：df.prior
prior degrees of freedom for residual variances. Used in gene selection.
之前的自由程度，剩余差额。在基因选择使用。
参数：show.dimensions
which two dimensions should be plotted, numeric vector of length two.
这两个方面，应绘制，长度为二的数字向量。
参数：main
title of the plot.
图的标题。
参数：nprobes
number of probes to be used for the calculations. Selected by moderated F tests.
探针可用于计算的数目。选择缓和F检验。
参数：...
any other arguments are passed to plot.
任何其他的参数被传递到plot。
Details
详情----------Details----------
This function is a variation on the plot of usual linear discriminant fuction, in that the within-group covariance matrix is regularized to ensure that it is invertible, with eigenvalues bounded away from zero. A diagonal regulation using df.prior and the median within-group variance is used.
这个函数是一个通常的线性判别的功能Xiluodu图上的变化，在该组内的协方差矩阵正规化，以确保它是可逆的，从零界的特征值，。对角线调节使用df.prior和中位数组内方差使用。
The calculations are based on a filtered list of probes. The nprobes probes with largest moderated F statistics are used to discriminate.
计算基础上的探针过滤列表。 nprobes最大的减速F统计量的探针是用来区分。
See text for possible values for col and cex.
看到text可能col和cex值。
值----------Value----------
A list containing metagene information is (invisibly) returned.
一个列表，其中包含metagene信息（不可见）返回。
作者（S）----------Author(s)----------
Di Wu and Gordon Smyth
参见----------See Also----------
lda in package MASS
lda包MASS
举例----------Examples----------
# Simulate gene expression data for 1000 probes and 6 microarrays.[模拟1000探针和6微阵列基因表达数据。]
# Samples are in two groups[样品是在两组]
# First 50 probes are differentially expressed in second group[第50探针在第二组中差异表达]
sd <- 0.3*sqrt(4/rchisq(1000,df=4))
y <- matrix(rnorm(1000*6,sd=sd),1000,6)
rownames(y) <- paste("Gene",1:1000)
y[1:50,4:6] <- y[1:50,4:6] + 2
z <- matrix(rnorm(1000*6,sd=sd),1000,6)
rownames(z) <- paste("Gene",1:1000)
z[1:50,4:6] <- z[1:50,4:6] + 1.8
z[1:50,1:3] <- z[1:50,1:3] - 0.2
design <- cbind(Grp1=1,Grp2vs1=c(0,0,0,1,1,1))
options(digit=3)
plotRLDF(y,z, design=design)
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发表于 2012-2-25 23:22:37
