R语言 made4包 bga.jackknife()函数中文帮助文档(中英文对照)

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bga.jackknife(made4)
bga.jackknife()所属R语言包：made4

                                        Jackknife between group analysis
                                         刀切之间组分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs one-leave-out jackknife analysis of a between group analysis as described by Culhane et al., 20002
执行一个假出一个组分析之间的的折刀分析Culhane等人所述。，20002


用法----------Usage----------


bga.jackknife(data, classvec, ...)



参数----------Arguments----------

参数：data
Input dataset. A matrix, data.frame   If the input is gene expression data in a matrix or data.frame. The  columns contain the cases (array samples) which will be jackknifed.
输入数据集。一个matrix，data.frame如果输入matrix或data.frame的的基因表达数据。列中包含的情况下（阵列样品）将于jackknifed的。


参数：classvec
A factor or vector which describes the classes in the training dataset
它描述了在训练集类的一个因素或向量


参数：...
further arguments passed to or from other methods
通过进一步的论据或其他方法


Details

详情----------Details----------

Performs a one-leave-out cross validation of between group analysis bga.  Input is a training dataset.  This can take 5-10 minutes to compute on standard data gene expression matrix.
执行组分析bga之间的一个假期了交叉验证。输入是一个训练集。这可能需要5-10分钟来计算标准的数据基因表达矩阵。

In jackknife one leave out analysis, one case (column) is removed. The remaining dataset is subjected to  bga.  Then the class of the case that was removed is predicted using suppl.
在折刀离开了分析，一案（列）将被删除。余下的数据集bga。然后被删除的情况下的类，预计使用suppl。


值----------Value----------

A list containing
一份列表，列出


参数：results
The projected co-ordinates of each sample
预计每个样品的统筹


参数：summary
A summary of number and percentage of correctly assigned samples </table>
一个正确分配的样本数目及百分比</ TABLE>摘要


作者（S）----------Author(s)----------


Aedin Culhane



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>  See Also  <code>bga</code>, <code>bga.suppl</code>, <code>suppl</code>,<code>bga</code>, <code>between</code>,

举例----------Examples----------


data(khan)
# NOTE using a very reduced dataset (first 5 genes) to speed up results[注：使用非常减少的数据集（第5个基因），以加快结果]
# hence expect poor prediction accuracy[因此期望预测的准确性较差]
dim(khan$train)
print("using only small subset of data")
if (require(ade4, quiet = TRUE)) {
bga.jackknife(khan$train[1:5,], khan$train.classes) }

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