R语言 RVtests包 LASSO()函数中文帮助文档(中英文对照)

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LASSO(RVtests)
LASSO()所属R语言包：RVtests

                                        LASSO for Rare Variant Tests
                                         LASSO罕见的变异测试

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Use LASSO for selecting significant variants and testing the variants associated with disease traits.
用LASSO显着的变种和测试的变异与疾病特征。


用法----------Usage----------


LASSO(x, y, family = c("gaussian", "binomial", "poisson", "multinomial", "cox"),
        alpha = 1, nlambda = 100, lambda.min.ratio, standardize = TRUE,
        size.max, a = 2, npermutation = 0, npermutation.max, min.nonsignificant.counts)



参数----------Arguments----------

参数：x
Genotype matrix
基因型矩阵


参数：y
Phenotype vector
表型矢量


参数：family
Family: gaussian, binomial, poisson, multinomial, and cox
家庭：高斯分布，二项分布，泊松分布，多元，和cox


参数：alpha
alpha = 1 for LASSO, see R package glmnet
α= 1 LASSO，见R包glmnet


参数：nlambda
see glmnet
看到glmnet


参数：lambda.min.ratio
see glmnet
看到glmnet


参数：standardize
see glmnet
看到glmnet


参数：size.max
Maximum number of variants included
的最大数量的变种


参数：a
Penalty parameter for information criterion, a=2 for AIC.
惩罚参数的信息准则AIC，A = 2。


参数：npermutation
Number of permutation, if less than 1, the permutation will not be run.
编号的置换，如果小于1，置换不会运行。


参数：npermutation.max
Maximum permutation, if missing, equal to npermutation.
最大排列，如果缺失，等于向npermutation。


参数：min.nonsignificant.counts
Minimum nonsignificant counts, if missing, equal to 10.
最小无显着性计数，如果缺失，等于10。


Details

详细信息----------Details----------

Use glmnet package to implement LASSO and an information criterion, AIC, BIC, or GIC, to select the best subset of variants.
使用glmnet包实施LASSO和信息标准，AIC，BIC，或GIC，选择最佳的子集的变种。


值----------Value----------


参数：nonsignificant.counts
Counts of permuted data that have a higher score than unpermuted data.
排列的数据的有较高的分数比unpermuted数据的计数。


参数：pvalue.empirical
Empirical pvalue via permutation
通过排列的实证P值


参数：pvalue.nominal
Theoretical pvalue for the selected variants
所选变种理论P值


参数：vs
The selected variants
选取的变异


参数：total.permutation
Total permutation
总排列


参数：family
Family
家庭


（作者）----------Author(s)----------


C. Xu



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

SPLS, glmnet
SPLS, glmnet

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注：
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