Table.mean.se(SNPassoc)
Table.mean.se()所属R语言包：SNPassoc
Descriptive sample size, mean, and standard error
描述样本量，意思是说，和标准错误
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function computes sample size, mean and standard error of a quantitative trait for each genotype (or combination of genotypes)
此函数计算样本大小，均值和标准差的数量性状的，每个基因型（或基因型组合的）
用法----------Usage----------
Table.mean.se(var, dep, subset = !is.na(var))
参数----------Arguments----------
参数：var
quantitative trait
数量性状
参数：dep
variable with genotypes or any combination of them
变量与基因型或它们的任意组合
参数：subset
an optional vector specifying a subset of observations to be used in the descriptive analysis
指定的观测值的一个子集的描述性分析中可以使用一个可选的矢量
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>tp</td> <td> A matrix giving sample size (n), median (me) and standard error (se) for each genotype</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> tp</ TD>给样本量<td>一个矩阵（N），中位数（Me）和标准误差（SE各基因型）</ TD> </ TR> </ TABLE>
参见----------See Also----------
Table.N.Per
Table.N.Per
实例----------Examples----------
data(SNPs)
# sample size, mean age and standard error for each genotype[样本量，平均每个基因型的年龄和标准错误]
# Table.mean.se(SNPs$snp10001,SNPs$protein)[Table.mean.se（单核苷酸多态性$ snp10001，单核苷酸多态性蛋白质）]
# The same table for a subset (males)[同一个表的一个子集（男）]
# Table.mean.se(SNPs$snp10001,SNPs$protein,SNPs$sex=="Male")[Table.mean.se（单核苷酸多态性$ snp10001，单核苷酸多态性$蛋白，单核苷酸多态性$性别=“男”）]
# The same table assuming a dominant model[假设一个占主导地位的模式相同的表]
# Table.mean.se(dominant(snp(SNPs$snp10001,sep="")),SNPs$protein,SNPs$sex=="Male")[Table.mean.se（占主导地位（SNP（单核苷酸多态性$ snp10001，SEP =“”）），单核苷酸多态性蛋白，单核苷酸多态性$性别=“男”）]
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发表于 2012-9-30 11:10:10
