G1G2G3(VGAM)
G1G2G3()所属R语言包:VGAM
The G1G2G3 Blood Group System
的G1G2G3血型系统
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimates the three independent parameters of the the G1G2G3 blood group system.
估计三个独立参数的G1G2G3血型系统。
用法----------Usage----------
G1G2G3(link = "logit", earg=list(), ip1 = NULL, ip2 = NULL, iF = NULL)
参数----------Arguments----------
参数:link
Link function applied to p1, p2 and f. See Links for more choices.
Link功能p1,p2和f。见Links更多的选择。
参数:earg
List. Extra argument for the link. See earg in Links for general information.
列表。额外的参数的链接。见earg中Links的一般信息。
参数:ip1, ip2, iF
Optional initial value for p1, p2 and f.
可选初始值p1,p2和f。
Details
详细信息----------Details----------
The parameters p1 and p2 are probabilities, so that p3=1-p1-p2 is the third probability. The parameter f is the third independent parameter.
的参数p1和p2是概率,使p3=1-p1-p2是第三个可能性。参数f是第三个独立参数。
值----------Value----------
An object of class "vglmff" (see vglmff-class). The object is used by modelling functions such as vglm and vgam.
类的一个对象"vglmff"(见vglmff-class)。该对象被用于建模功能如vglm和vgam。
注意----------Note----------
The input can be a 6-column matrix of counts, with columns corresponding to G1G1, G1G2, G1G3, G2G2, G2G3, G3G3 (in order). Alternatively, the input can be a 6-column matrix of proportions (so each row adds to 1) and the weights argument is used to specify the total number of counts for each row.
计数输入可以是一个6列的矩阵,对应的列G1G1,G1G2,G1G3,G2G2,G2G3,G3G3 (按顺序)。或者,该输入可以是一个6列的矩阵的比例(所以每一行添加1)和weights参数是用来指定为每一行的计数的总数。
(作者)----------Author(s)----------
T. W. Yee
参考文献----------References----------
Mathematical and Statistical Methods for Genetic Analysis, 2nd ed. New York: Springer-Verlag.
参见----------See Also----------
AA.Aa.aa, AB.Ab.aB.ab, AB.Ab.aB.ab2, ABO, MNSs.
AA.Aa.aa,AB.Ab.aB.ab,AB.Ab.aB.ab2,ABO,MNSs。
实例----------Examples----------
y = cbind(108, 196, 429, 143, 513, 559)
fit = vglm(y ~ 1, G1G2G3(link=probit), trace=TRUE, crit="coef")
fit = vglm(y ~ 1, G1G2G3(link=logit, ip1=.3, ip2=.3, iF=.02),
trace=TRUE, crit="coef")
fit = vglm(y ~ 1, G1G2G3(link="identity"), trace=TRUE)
Coef(fit) # Estimated p1, p2 and f[估计的P1,P2和f]
rbind(y, sum(y)*fitted(fit))
sqrt(diag(vcov(fit)))
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