R语言 selectiongain包 cor.matrix.partial()函数中文帮助文档(中英文对照)

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cor.matrix.partial(selectiongain)
cor.matrix.partial()所属R语言包：selectiongain

                                         Function to obtain the partial matrix correlation between three matrices.
                                         函数来获取部分矩阵三个矩阵之间的相关性。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function to obtain the partial matrix correlation between three matrices, similar to the function mantel.partial. The significance of the statistics is evaluated differently from mantel.partial. For more details, see syncsa.
函数来获取部分矩阵之间的相关性矩阵，类似的功能mantel.partial的。的统计意义评价不同于mantel.partial。有关详细信息，请参阅syncsa。


用法----------Usage----------


cor.matrix.partial(m1, m2, x, y, z, method = "pearson", dist = "euclidean", permutations = 999, norm = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：m1
Matrix that multiplied by m2 results in the matrix x.
矩阵，该矩阵乘以平方米的查询结果中的矩阵x。


参数：m2
Matrix that when multiplied by m1 results in the matrix x.
矩阵，当乘以用m1的查询结果中的矩阵x。


参数：x
Matrix obtained by multiplication of m1 and m2.
得到的矩阵乘法的m1和m2。


参数：y
Matrix that will be correlated with the matrix x.
将相关的矩阵x的矩阵，该矩阵。


参数：z
Matrix whose effect will be removed from the correlation between x and y.
矩阵，其效果将被删除从x和y之间的相关性。


参数：method
Correlation method, as accepted by cor: "pearson", "spearman" or "kendall".
相关方法，接受相应：“培生”，“长枪兵”或“肯德尔”。


参数：dist
Dissimilarity index, as accepted by vegdist: "manhattan", "euclidean", "canberra", "bray", "kulczynski", "jaccard", "gower", "altGower", "morisita", "horn", "mountford", "raup" , "binomial" or "chao". However, some of these will not make sense in this case.
相异指数，接受vegdist：“曼哈顿”，“欧几里得”，“堪培拉”，“布雷”中，“kulczynski”，“杰卡德”，“高尔”中，“altGower”，“ morisita“，”角“，”芒福德“，”劳普“，”二项式“或”炒“。然而，其中一些将不会使在这种情况下，感。


参数：permutations
Number of permutations in assessing significance.
号码的排列在评估的意义。


参数：norm
Logical argument (TRUE or FALSE) to specify if x is standardized within variables (Default norm = FALSE).
逻辑参数（TRUE或FALSE），指定变量（默认标准= FALSE）内，如果x是标准化的。


Details

详细信息----------Details----------

The null model is based on permutations in the matrix m2.
空模型是基于排列在矩阵m2。

Null model described by Pillar et al. (2009) and Pillar & Duarte (2010). For more details, see syncsa.
空模型所描述的支柱等。 （2009年）和支柱·杜阿尔特（2010年）。有关详细信息，请参阅syncsa。


值----------Value----------


参数：Obs
Correlation between matrices.
相关性矩阵。


参数：p
Significance level based on permutations.
根据排列组合的显着性水平。


（作者）----------Author(s)----------



Vanderlei J煤lio Debastiani <vanderleidebastiani@yahoo.com.br>




参考文献----------References----------




参见----------See Also----------

cor.matrix, syncsa  
cor.matrix，syncsa

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注：
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