half.range.mode(genefilter)
half.range.mode()所属R语言包：genefilter
Mode estimation for continuous data
连续数据模式估计
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
For data assumed to be drawn from a unimodal, continuous distribution, the mode is estimated by the “half-range” method. Bootstrap resampling for variance reduction may optionally be used.
假设从单峰连续分布，得出的数据，该模式由“半范围”的方法估计。引导重采样的方差减少，可以有选择地使用。
用法----------Usage----------
half.range.mode(data, B, B.sample, beta = 0.5, diag = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：data
A numeric vector of data from which to estimate the mode.
一个数字矢量数据，从中估算模式。
参数：B
Optionally, the number of bootstrap resampling rounds to use. Note that B = 1 resamples 1 time, whereas omitting B uses data as is, without resampling.
（可选），引导数重采样轮使用。请注意，B = 1重新采样1次，而忽略B使用data，而不重新取样。
参数：B.sample
If bootstrap resampling is requested, the size of the bootstrap samples drawn from data. Default is to use a sample which is the same size as data. For large data sets, this may be slow and unnecessary.
如果引导重采样的要求，制订引导样本的大小从data。默认是使用一个范例，这是同样大小的data。对于大型数据集，这可能是缓慢的和不必要的。
参数：beta
The fraction of the remaining range to use at each iteration.
其余范围的一小部分，在每一次迭代使用。
参数：diag
Print extensive diagnostics. For internal testing only... best left FALSE.
打印广泛的诊断。对于内部测试只有...最好留给FALSE。
Details
详情----------Details----------
Briefly, the mode estimator is computed by iteratively identifying densest half ranges. (Other fractions of the current range can be requested by setting beta to something other than 0.5.) A densest half range is an interval whose width equals half the current range, and which contains the maximal number of observations. The subset of observations falling in the selected densest half range is then used to compute a new range, and the procedure is iterated. See the references for details.
简单地说，模式估计计算迭代找出最密集的一半范围。 （其他组分的电流范围内可设置beta不是0.5其他要求）。一个密集的一半范围是一个时间间隔，其宽度等于一半的电流范围，其中包含的最大数量的观测。选定最密集的一半范围内的观察子集，然后用来计算一个新的范围，迭代过程。有关详细信息，请参阅参考。
If bootstrapping is requested, B half-range mode estimates are computed for B bootstrap samples, and their average is returned as the final estimate.
如果被要求引导，B半范围的模式估计，计算B引导样本，返回他们的平均作为最终估计。
值----------Value----------
The mode estimate.
估计模式。
作者（S）----------Author(s)----------
Richard Bourgon <bourgon@stat.berkeley.edu>
参考文献----------References----------
continuous data.” Computational Statistics & Data Analysis 39:153-163 (2002).
mode estimation methods and application in molecular clock analysis.” BMC Bioinformatics 4:31-41 (2003).
参见----------See Also----------
shorth
shorth
举例----------Examples----------
## A single normal-mixture data set[＃一个单一的正常混合数据集]
x <- c( rnorm(10000), rnorm(2000, mean = 3) )
M <- half.range.mode( x )
M.bs <- half.range.mode( x, B = 100 )
if(interactive()){
hist( x, breaks = 40 )
abline( v = c( M, M.bs ), col = "red", lty = 1:2 )
legend(
1.5, par("usr")[4],
c( "Half-range mode", "With bootstrapping (B = 100)" ),
lwd = 1, lty = 1:2, cex = .8, col = "red"
)
}
# Sampling distribution, with and without bootstrapping[抽样分配，并没有引导]
X <- rbind(
matrix( rnorm(1000 * 100), ncol = 100 ),
matrix( rnorm(200 * 100, mean = 3), ncol = 100 )
)
M.list <- list(
Simple = apply( X, 2, half.range.mode ),
BS = apply( X, 2, half.range.mode, B = 100 )
)
if(interactive()){
boxplot( M.list, main = "Effect of bootstrapping" )
abline( h = 0, col = "red" )
}
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发表于 2012-2-25 18:46:12
