R语言 SimHap包 haplo.quant()函数中文帮助文档(中英文对照)

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haplo.quant(SimHap)
haplo.quant()所属R语言包：SimHap

                                        Haplotype analysis for a Normally distributed quantitative trait
                                         正态分布的数量性状的单倍型分析

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

haplo.quant performs a series of linear models using a simulation-based approach to account for uncertainty in haplotype assignment when phase is unknown.
haplo.quant进行了一系列的线性模型，使用模拟为基础的方法来解释阶段是未知的单倍型分配的不确定性。


用法----------Usage----------


haplo.quant(formula1, formula2, pheno, haplo, sim,
        effect = "add", sub = NULL, predict_variable = NULL, adjust = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：formula1
a symbolic description of the full model including haplotype parameters to be fit. The details of model specification are given below.
一个完整的模型，包括单倍型是适合的参数符号描述。模型规范的细节在下面给出。


参数：formula2
a symbolic description of the nested model excluding haplotype parameters, to be compared to formula1 in a likelihood ratio test.
一个象征性的嵌套模式，不包括单倍型参数的说明，相比formula1似然比检验。


参数：pheno
a dataframe containing phenotype data.  
一个数据框的表型数据。


参数：haplo
a haplotype object made by make.haplo.rare. The subjects must in the same order as they are in the phenotype data.
单倍型对象由make.haplo.rare。科目必须以相同的顺序，因为它们是在表型数据。


参数：sim
the number of simulations from which to evaluate the results.
的数量的模拟来对结果进行评估。


参数：effect
the haplotypic effect type: "add" for additive, "dom" for dominant and "rec" for recessive. Defaults to additive. See note.
单倍型的效果类型："add"添加剂"dom"主导和"rec"为隐性。默认至添加剂。见注。


参数：sub
optional. An expression representing a subset of individuals on which to perform analysis. e.g. sub=expression(sex==1).
可选的。一个表达式，表示个人的一个子集进行分析。例如sub=expression(sex==1)。


参数：predict_variable
an expression using a binary operator, representing a subset of the data on which to perform the models
在其上执行的模型表达式中使用二元运算符，表示的数据的一个子集


参数：adjust
a logical flag. If adjust=TRUE, the adjusted degrees of freedom is used. This is recommended when the computed degrees of freedom is larger than the complete data degrees of freedom. By default, adjust=FALSE.
一个逻辑标志。如果调整= TRUE，调整后的自由度。当所计算的自由度是大于完整的数据的自由度，这是推荐的。默认情况下，调整= FALSE。


Details

详细信息----------Details----------

formula1 should be in the form of response ~ predictor(s) + haplotype(s) and formula2 should be in the form response ~ predictor(s). A formula has an implied intercept term. See 'formula' for more details of allowed formulae.
formula1应该是的形式response ~ predictor(s) + haplotype(s)和formula2应在的形式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“公式”。


值----------Value----------

haplo.quant returns an object of class hapQuant.
haplo.quant返回一个对象类hapQuant。

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 hapQuant is a list containing the following components:
一个对象的类hapQuant的是一个列表，其中包含以下组件：


参数：formula1
formula1 passed to haplo.quant.
formula1传递给haplo.quant。


参数：formula1
formula2 passed to haplo.quant.
formula2传递给haplo.quant。


参数：results
a table containing the coefficients, averaged over the sim models performed; standard errors, computed as the sum of the between-imputation and within-imputation variance; and p-values, based on a t-distribution with appropriately computed degrees of freedom, of the parameter estimates.
一个表，其中包含的系数，平均sim模型;标准误差，计算的总和之间的归集，归集内方差;和p值，在t分布的适当的计算度自由，参数估计。


参数：empiricalResults
a list containing the coefficients, standard errors and p-values calculated at each simulation.
一个列表，包含在每个模拟计算的系数，标准误差和p值。


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。


参数：ANOD
analysis of deviance table for the model fit using formula1, averaged over all simulations.
分析偏差表的模型拟合使用formula1，平均超过所有的模拟。


参数：logLik
the average log-likelihood for the linear model fit using formula1.
使用formula1的线性模型拟合的平均对数似然。


参数：WALD
a Wald test, testing for significant improvement of the model when haplotypic parameters are included.
一个Wald检验，测试单倍型参数被包含时显着改善了该模型。


参数：predicted
estimated marginal means of the outcome variable broken down by haplotype levels, evaluated at mean values of the model predictors, averaged over all simulations.
估计边际均值的结果变量分解评价模型的预测平均值，单倍型的水平，平均在所有的模拟。


参数：empiricalPredicted
estimated marginal means calculated at each simulation.
估计边际均值在每个模拟计算。


参数：aic
Akaike Information Criterion for the linear model fit using formula1, averaged over all simulations.
赤池信息准则的线性模型拟合公式，平均超过所有的模拟。


参数：aicPredicted
Akaike Information Criteria calculated at each simulation.
在每个仿真计算的Akaike信息准则。


参数：effect
the haplotypic effect modelled, "ADDITIVE", "DOMINANT" or "RECESSIVE".
单倍型效果为蓝本，“添加剂”，“显性”或“隐性”。


注意----------Note----------

To model a codominant haplotypic effect, define the desired haplotype as a factor in the formula1 argument. e.g. factor(h.AAA), and use the default option for effect
要对一个显性单倍型的效果，定义所需的单倍型的一个因素formula1参数。例如factor(h.AAA)，并使用默认选项为effect


（作者）----------Author(s)----------


Pamela A. McCaskie



参考文献----------References----------





models for analysis of variance. Applied Statistics, 22, 392-9.
multiple imputation. Biometrika, 86, 948-955.

参见----------See Also----------

haplo.bin
haplo.bin


实例----------Examples----------



data(SNP.dat)

# convert SNP.dat to format required by infer.haplos[SNP.dat转换，格式化所需的infer.haplos]
haplo.dat <- SNP2Haplo(SNP.dat)

data(pheno.dat)

# generate haplotype frequencies and haplotype design matrix[产生单倍型频率和单倍型设计矩阵]
myinfer<-infer.haplos(haplo.dat)

# print haplotype frequencies generated by infer.haplos[打印单倍型频率所产生的infer.haplos]
myinfer$hap.freq

# generate haplo object where haplotypes with a frequency [单倍型的频率产生单倍体对象]
# below min.freq are grouped as a category called "rare"[下面min.freq分为一类被称为“罕见”]
myhaplo<-make.haplo.rare(myinfer,min.freq=0.05)
mymodel <- haplo.quant(formula1=HDL~AGE+SBP+h.N1AA,
        formula2=HDL~AGE+SBP, pheno=pheno.dat, haplo=myhaplo, sim=10)
summary(mymodel)

# example using a variable for which to predict marginal means[例如，使用一个变量来预测边际均值]
mymodel <- haplo.quant(formula1=HDL~AGE+SBP+factor(h.N1AA),
        formula2=HDL~AGE+SBP, pheno=pheno.dat, haplo=myhaplo, sim=10,
        predict_variable="h.N1AA")
summary(mymodel)

# example with a subsetting variable, looking at males only[例如，一个子集变量，只在男性]
# and modelling a dominant haplotypic effect[和建模的优势单倍型效果]
mymodel <- haplo.quant(formula1=HDL~AGE+SBP+h.N1AA, formula2=HDL~AGE+SBP,
        pheno=pheno.dat, haplo=myhaplo, sim=10, effect="dom",
        sub=expression(SEX==1))




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