R语言 limma包 squeezeVar()函数中文帮助文档(中英文对照)

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squeezeVar(limma)
squeezeVar()所属R语言包：limma

                                        Squeeze Sample Variances
                                         挤压样本方差

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Squeeze a set of sample variances together by computing empirical Bayes posterior means.
挤一套样本方差计算经验Bayes后手段。


用法----------Usage----------


squeezeVar(var, df, covariate=NULL)



参数----------Arguments----------

参数：var
numeric vector of independent sample variances.
独立样本方差的数字矢量。


参数：df
numeric vector of degrees of freedom for the sample variances.
数字向量的样本方差的自由度。


参数：covariate
if non-NULL, var.prior will depend on this numeric covariate. Otherwise, var.prior is constant.
如果非NULL，var.prior将取决于对这个数字的协变量。否则，var.prior是恒定的。


Details

详情----------Details----------

The sample variances var are assumed to follow scaled chi-squared distributions. An inverse chi-squared prior is assumed for the true variances. The scale and degrees of freedom for the prior distribution are estimated from the data.
样本方差var假设按照比例卡方分布。逆卡方事先假定的真实差异。从数据估计先验分布的规模和自由度。

The effect of this function is to smooth or shrink the variances towards a common value. The smoothed variances have a smaller expected mean square error to the true variances than do the sample variances themselves.
这个函数的作用是平滑或缩小朝着一个共同的价值差异。平滑的差异有一个较小的均方误差的样本方差比自己的真实差异。

This function is called by eBayes, but beware a possible confusion with the output from that function. The values var.prior and <VAR>var.post</VAR> output by squeezeVar correspond to the quantities s2.prior and s2.post output by eBayes, whereas var.prior output by eBayes relates to a different parameter.
此功能被称为eBayes，但要注意可能从该函数的输出与混乱。值var.prior<VAR> var.post </ VAR的>squeezeVar对应的数量s2.prior和s2.posteBayes输出的输出，而 var.prioreBayes输出涉及到不同的参数。


值----------Value----------

A list with components
与组件列表


参数：var.post
numeric vector of posterior variances.
数值向量后的差额。


参数：var.prior
location of prior distribution. A vector if covariate is non-NULL, otherwise a scalar.
先验分布的位置。 covariate如果是一个向量非NULL，另有一个标量。


参数：df.prior
degrees of freedom of prior distribution.
先验分布的自由程度。


作者（S）----------Author(s)----------


Gordon Smyth



参考文献----------References----------

assessing differential expression in microarray experiments. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 3, No. 1, Article 3. http://www.bepress.com/sagmb/vol3/iss1/art3

参见----------See Also----------

An overview of linear model functions in limma is given by 06.LinearModels.
线性模型功能概述limma由06.LinearModels给出。


举例----------Examples----------


s2 <- rchisq(20,df=5)/5
squeezeVar(s2, df=5)

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