plot-methods(sigclust)
plot-methods()所属R语言包:sigclust
SigClust plot
SigClust图
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Diagnostics and p-value plots from a
从诊断和P-值图
用法----------Usage----------
## S4 method for signature 'sigclust,missing':
plot(x,y,arg="all",...)
参数----------Arguments----------
参数:x
An object of class sigclust.
对象的类sigclust。
参数:y
not used
不使用
参数:arg
Type of the individual plot: "background": make background standard deviation diagnostic plots. These plots contain the raw data points as well as the corresponding density plots using kernel and robust Gaussian fits; "qq": the QQ plot assessing the quality of robust fit of a Gaussian distribution; "diag": make a null distribution covariance estimation diagnostic plot; "pvalue": make a clustering significance pvalue plot; "all": make all above plots (default).
个人简介:“背景”类型:背景标准偏差诊断图。这些图中包含的原始数据点,以及相应的密度地使用内核和强大的高斯适合“QQ”:QQ图评估的质量,强大的高斯分布的适合“诊断”:一个空分布的协方差估计诊断图;“P值”的聚类意义P值图“所有”:所有上面的图表(默认)。
参数:...
further arguments for plot.
进一步的论据plot。
Details
详细信息----------Details----------
SigClust diagnostic plots are suggested to monitor the performance of the SigClust method for a given dataset.
建议SigClust诊断图监视性能的SigClust方法对于一个给定的数据集。
(作者)----------Author(s)----------
Hanwen Huang: <a href="mailto:hanwenh@email.unc.edu">hanwenh@email.unc.edu</a>; Yufeng Liu:
<a href="mailto:yfliu@email.unc.edu">yfliu@email.unc.edu</a>; J. S. Marron: <a href="mailto:marron@email.unc.edu">marron@email.unc.edu</a>
参考文献----------References----------
J. S, 2008, Statistical Significance of Clustering for High-Dimension, Low-Sample Size Data, Journal of the American Statistical Association 103(483) 1281–1293. See also the vignette included with this package.
参见----------See Also----------
sigclust.
sigclust。
实例----------Examples----------
## Simulate a dataset from a collection of mixtures of two[#模拟数据集的集合,它们中的两种]
## multivariate Gaussian distributions with different means.[#多元高斯分布用不同的方法。]
mu <- 5
n <- 30
p <- 500
dat <- matrix(rnorm(p*2*n),2*n,p)
dat[1:n,1] <- dat[1:n,1]+mu
dat[(n+1) 2*n),1] <- dat[(n+1) 2*n),1]-mu
nsim <- 1000
nrep <- 1
icovest <- 3
pvalue <- sigclust(dat,nsim=nsim,nrep=nrep,labflag=0,icovest=icovest)
#sigclust plot[sigclust图]
plot(pvalue)
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