R语言 Sim.DiffProc包 WFD()函数中文帮助文档(中英文对照)

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WFD(Sim.DiffProc)
WFD()所属R语言包：Sim.DiffProc

                                         Wright-Fisher Diffusion
                                         赖特 - 费舍尔扩散

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulation the Wright-Fisher diffusion.
模拟的赖特 - 费舍尔扩散。


用法----------Usage----------


WFD(N, M, t0, T, x0, gamma1, gamma2, sigma, output = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：N
size of process.  
大小的处理。


参数：M
number of trajectories.  
的轨迹数。


参数：t0
initial time.  
初始时间。


参数：T
final time.  
最后的时间。


参数：x0
initial value of the process at time t0 (0 < x0 < 1).  
初始值的过程中在时间t0（0 < x0 < 1）。


参数：gamma1
constant (-gamma1 * X(t) + gamma2 * (1 - X(t)) :drift coefficient), (gamma1 >= 0).   
常数（-gamma1 * X(t) + gamma2 * (1 - X(t)) :drift coefficient）（gamma1 >= 0）。


参数：gamma2
constant (-gamma1 * X(t) + gamma2 * (1 - X(t)) :drift coefficient). (gamma2 >= 0)   
常数（-gamma1 * X(t) + gamma2 * (1 - X(t)) :drift coefficient“）。 （gamma2 >= 0）


参数：sigma
constant positive (sigma * sqrt(X(t)*(1-X(t))) :diffusion coefficient).  
恒定正（sigma * sqrt(X(t)*(1-X(t))) :diffusion coefficient“）。


参数：output
if output = TRUE write a output to an Excel (.csv).  
如果output = TRUE写的output到Excel（CSV）。


Details

详细信息----------Details----------

The Wright-Fisher diffusion also derives directly from the linear drift class, the discretization dt = (T-t0)/N.
赖特 - 费舍尔扩散也直接派生，从线性漂移类，离散dt = (T-t0)/N。

In population dynamics frequencies of genes or alleles are studied. It is assumed for simplicity that the population size N is fixed and individuals are of two types: A and a. If individuals of type A mutate to type a with the rate gamma1/N and individuals of type a mutate to type A with the rate gamma2/N, then it is possible to approximate the frequency of type A individuals X(t) by the Wright-Fisher diffusion, given by the stochastic equation :
在种群动态研究的基因或等位基因的频率。为简单起见，假定人口大小N是固定的和个人有两种类型：A和a。 ，如果个人的类型A变异键入a率gamma1/N和个人的类型a变异，键入A率gamma2/N ，那么很可能近似类型的频率A个人X(t)的赖特 - 费希尔扩散，由随机方程给出：

with (-gamma1 * X(t) + gamma2 * ( 1 - X(t)) )  :drift coefficient and sigma * sqrt(X(t)*(1-X(t))) :diffusion coefficient, W(t) is Wiener process.
(-gamma1 * X(t) + gamma2 * ( 1 - X(t)) )  :drift coefficient和sigma * sqrt(X(t)*(1-X(t))) :diffusion coefficient，W(t)是维纳过程。


值----------Value----------

data.frame(time,x) and plot of process.
数据框（时间，x）和图的过程。


（作者）----------Author(s)----------



Guidoum Arsalane.




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

SLVM Stochastic Lotka-Volterra, FBD Feller Branching Diffusion.
SLVM随机Lotka-Volterra型，FBD的樵夫分支扩散。


实例----------Examples----------



WFD(N=1000,M=1,t0=0,T=1,x0=0.5,gamma1=0,gamma2=0.5,sigma=0.2)

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