snp.surv(SimHap)
snp.surv()所属R语言包：SimHap
Single SNP analysis for survival data
为生存而数据的单核苷酸多态性分析
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
snp.surv is used to fit cox proportional hazards models to single SNP genotype and phenotype survival data.
snp.surv Cox比例风险模型来拟合单个SNP的基因型和表型的生存数据。
用法----------Usage----------
snp.surv(formula1, formula2, geno, pheno, sub = NULL)
参数----------Arguments----------
参数：formula1
a symbolic description of the full model to be fit, including SNP parameters. The response must be a survival object as returned by the Surv function.
的符号描述的是整个模型是适合包括SNP的参数。响应必须是生存的对象返回的Surv功能。
参数：formula2
a symbolic description of the nested model excluding SNP parameters, to be compared to formula1 in a likelihood ratio test. The response must be a survival object as returned by the Surv function.
的符号描述的嵌套模式，不包括SNP参数，进行比较formula1似然比检验。响应必须是生存的对象返回的Surv功能。
参数：geno
a dataframe containing genotype data.
一个数据框的基因型数据。
参数：pheno
a dataframe containing phenotype data.
一个数据框的表型数据。
参数：sub
an expression representing a subset of the data on which to perform the models.
的数据的一个子集的表达式，表示在其上执行的模型。
Details
详细信息----------Details----------
formula1 should be in the form: response ~ predictor(s) + SNP(s) and formula2 should be in the form: response ~ predictor(s). A formula has an implied intercept term. See documentation for the formula function for more details of allowed formulae.
formula1应该是以下形式：response ~ predictor(s) + SNP(s)和formula2的形式应该是：response ~ predictor(s)。公式有一个隐含的截距项。允许的公式的详细信息，请参阅文档formula功能。
值----------Value----------
snp.surv returns an object of class snpSurv.
snp.surv返回一个对象类snpSurv。
The summary function can be used to obtain and print a summary of the results.
summary函数可以用来获取和打印结果的摘要。
An object of class snpSurv is a list containing the following components:
一个对象的类snpSurv的是一个列表，其中包含以下组件：
参数：results
a table containing the hazard ratios, confidence intervals and p-values of the parameter estimates.
一个表，其中包含的风险比，置信区间和参数估计的p值。
参数：formula
formula1 passed to snp.surv.
formula1传递给snp.surv。
参数：Wald
The Wald test for overall significance of the fitted model including SNP parameters.
Wald检验包括SNP参数拟合模型的整体意义。
参数：logLik
the log-likelihood for the model fit using formula1.
对数似然模型拟合使用formula1。
参数：fit.coxph
an object of class coxph fit using formula1. See coxph.object for details.
类的一个对象coxph适合使用formula1。见coxph.object的详细信息。
参数：rsquared
r-squared values for models fit using formula1 and formula2.
模型的R平方值适合使用formula1和formula2。
（作者）----------Author(s)----------
Pamela A. McCaskie
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
haplo.surv
haplo.surv
实例----------Examples----------
data(SNPsurv.dat)
# transforms SNPlong.dat to an object containing 3 columns[转换到一个对象，它包含3列的SNPlong.dat]
# per SNP - additive, dominant and recessive, where genotypes[每个SNP - 添加剂，显性和隐性的，其中基因型]
# defined in 'baseline' serve as the baseline genotypes[中定义的“基线”作为基线基因型]
survGeno.dat <- SNP2Geno(SNPsurv.dat, baseline=c("V2V2", "GG", "CC"))
data(survPheno.dat)
mymodel <- snp.surv(formula1=Surv(time, status)~age+SNP_1_add,
formula2=Surv(time, status)~age, geno=survGeno.dat,
pheno=survPheno.dat)
summary(mymodel)
# example with subsetting variable[例如，子集变量]
mymodel <- snp.surv(formula1=Surv(time, status)~age+SNP_1_add,
formula2=Surv(time, status)~age, pheno=survPheno.dat,
geno=survGeno.dat, sub=expression(sex==1))
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注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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发表于 2012-9-30 02:47:55
