CNM.full-methods(LiquidAssociation)
CNM.full-methods()所属R语言包：LiquidAssociation
The function fits a full conditional normal model (CNM)
适合的功能完整的条件正常模式（全国妇女委员会）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
'CNM.full' is used to fit the full (means, variance, and correlation) conditional normal model using GEE.
“CNM.full是用来满足充分条件（手段，方差和相关）正常模式使用，GEE。
参数----------Arguments----------
参数：object
An numerical matrix object with three columns or an object of ExpressionSet class with three features.
一个具有三列或对象三个特点ExpressionSet类的数值矩阵对象。
参数：geneMap
A character vector with three elements representing the mapping between gene names and feature names (optional).
三个基因的名称和功能名称（可选）之间的映射元素代表一个字符向量。
参数：dim
An index of the column for the gene to be treated as the third controller variable. The default value is dim=3.
第三控制器变量被视为一个基因的列的索引。默认值= 3暗淡。
Details
详情----------Details----------
The input object can be a numerical matrix with three columns with row representing observations and column representing three variables. It can also be an ExpressionSet object with three features. If input a matrix class data, all three columns of the object representing the variables should have column names. Each variable in the object will be standardized with mean 0 and variance 1 in the function. In addition, the third variable will be quantile normalized within the function. More detail example about the usage of geneMap is demonstrated in the vignette.
输入对象可以是一个三列与行代表的意见和列代表三个变量的数值矩阵。它也可以是一个具有三个特点ExpressionSet对象。如果输入一个矩阵类的数据，代表变量的对象应该有三列的列名。对象中的每个变量是在函数的均值为0，方差为1的标准化。此外，第三个变量将归位数内的功能。更多关于使用geneMap详细的例子证明中的小插曲。
值----------Value----------
'CNM.full' returns a object of CNM class with two Slots. The first slot describes the fitted model. The second slot is a matrix contains the CNM model fitting results. The row of this matrix represents the parameters in the CNM model. The first column, estimates, is the estimated value of the corresponding parameters. The second column, san.se, is the value of sandwich standard error estimator for the estimates. The third column, wald, is the wald test statistic as described in Ho et al (2009). The corresponding p value for the wald test statistic is represented in the fourth column. A more detailed interpretation of these values is illustrated in the vignette.
CNM.full“返回两个插槽的全国妇女委员会的类的对象。第一个插槽描述的拟合模型。第二个插槽是一个矩阵包含有CNM的模型拟合结果。这个矩阵的行代表在全国妇女委员会的模型参数。第一列，估计相应的参数的估计值。第二列，san.se，是夹心标准误差估计为估计值。 Ho等人（2009）所述，沃尔德，第三列是Wald检验统计。代表在第四列的Wald检验统计量相应的p值。这些值的一个更详细的解释说明中的小插曲。
作者（S）----------Author(s)----------
Yen-Yi Ho
参考文献----------References----------
183. http://www.bepress.com/jhubiostat/paper183.
Statistics in Medicine. 23(6): 859–74; discussion 875-7,879-80. http://dx.doi.org/10.1002/sim.1650
参见----------See Also----------
CNM.simple-methods, CNM-class
CNM.simple-methods，CNM-class
举例----------Examples----------
data<-matrix(rnorm(300), ncol=3)
colnames(data)<-c("Gene1", "Gene2", "Gene3")
FitCNM.full<-CNM.full(data)
FitCNM.full
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发表于 2012-2-25 23:29:58
