RankingSoftthresholdT(GeneSelector)
RankingSoftthresholdT()所属R语言包：GeneSelector
Ranking via the 'soft-threshold' t-statistic
通过的“软阈值”t-统计排名
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The 'soft-threshold' statistic (Wu, 2005) is constructed using a linear regression model with an L1 penalty (also referred to as LASSO penalty). In special cases (like here) the LASSO estimator can be calculated analytically and is then known as 'soft threshold
L1罚款（也称为套索罚款）使用线性回归模型构造的“软阈值”的统计（吴，2005）。在特殊情况下（如这里）套索估计可以计算分析，然后被称为“软阈值
用法----------Usage----------
RankingSoftthresholdT(x, y, type = c("unpaired", "paired", "onesample"),
lambda = c("lowess", "cor", "user"), userlambda = NULL,
gene.names = NULL, ...)
参数----------Arguments----------
参数：x
A matrix of gene expression values with rows corresponding to genes and columns corresponding to observations or alternatively an object of class ExpressionSet.<br> If type = paired, the first half of the columns corresponds to the first measurements and the second half to the second ones. For instance, if there are 10 observations, each measured twice, stored in an expression matrix expr, then expr[,1] is paired with expr[,11], expr[,2] with expr[,12], and so on.
一个matrix基因表达值与相应的基因和相应的意见，或者一个对象类ExpressionSet。参考列的行，如果type = paired上半年，列对应第一次测量和下半年第二。例如，如果有10个观测，每个测两次，表达矩阵expr，则expr[,1]expr[,11]，expr[,2]搭配expr[,12]存储 ，等等。
参数：y
If x is a matrix, then y may be a numeric vector or a factor with at most two levels.<br> If x is an ExpressionSet, then y is a character specifying the phenotype variable in the output from pData.<br> If type = "paired", take care that the coding is analogously to the requirement concerning x.
x如果是一个矩阵，然后y可能是一个numeric矢量或在大多数两个级别的一个因素。参考如果x是ExpressionSet ，然后y是pData。参考型变量指定输出的字符，如果type = "paired"，照顾编码类似的要求是关于x 。
参数：type
"unpaired":two-sample test.
“未成”：两样本测试。
"paired":paired test. Take care that the coding of y is correct (s. above).
“配对”配对测试。照顾y编码是正确的（S.以上）。
"onesample":y has only one level. Test whether the true mean is different from zero.
“onesample”：y只有一个级别。测试是否是真正的平均异于零。
参数：lambda
s. details
第详情
参数：userlambda
A user-specified value for lambda, s. details.
lambda的一个用户指定的值。细节。
参数：gene.names
An optional vector of gene names.
一个基因名称可选的向量。
参数：...
Currently unused argument.
目前未使用的参数。
Details
详情----------Details----------
There are currently three ways of specifying the shrinkage intensity lambda. Both "lowess" and "cor" are relatively slow, especially if rankings are calculated repeatedly (RepeatRanking). Therefore, a 'reasonable' value can be set by the user.
目前有三种方式指定的收缩强度lambda。既"lowess"和"cor"相对缓慢，特别是如果计算排名反复（RepeatRanking）。因此，一个“合理”的价值，可以由用户设置。
值----------Value----------
An object of class GeneRanking.
对象类GeneRanking。
注意----------Note----------
The code is a modified version of an implementation available in the st
该代码是一个一个可供执行的修改版本的st
作者（S）----------Author(s)----------
Martin Slawski <br>
Anne-Laure Boulesteix
参考文献----------References----------
penalized linear regression models: The improved
参见----------See Also----------
RepeatRanking, RankingTstat, RankingFC, RankingWelchT, RankingWilcoxon, RankingBaldiLong, RankingFoxDimmic, RankingLimma, RankingEbam, RankingWilcEbam, RankingSam, RankingShrinkageT,
RepeatRanking，RankingTstat，RankingFC，RankingWelchT，RankingWilcoxon，RankingBaldiLong，RankingFoxDimmic，RankingLimma，RankingEbam，RankingWilcEbam，RankingSam，RankingShrinkageT
举例----------Examples----------
### Load toy gene expression data[＃负载玩具基因表达数据]
data(toydata)
### class labels[＃＃类的标签]
yy <- toydata[1,]
### gene expression[＃＃基因表达]
xx <- toydata[-1,]
### run RankingSoftthresholdT[＃运行RankingSoftthresholdT]
softt <- RankingSoftthresholdT(xx, yy, type="unpaired")
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发表于 2012-2-25 19:04:13
