R语言 OLIN包 p.spatial2()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

p.spatial2(OLIN)
p.spatial2()所属R语言包：OLIN

                                        Assessment of the significance of spatial bias based on p-values
                                         空间偏见的重要性评估的基础上p值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function assesses the significance of spatial bias.  This is  achieved by comparing the observed average values of logged fold-changes within a spot's spatial neighbourhood with an empirical distribution generated by permutation tests. The significance is given
此功能评估空间偏见的意义。这是通过比较记录fold change的观测平均值与排列测试所产生的经验分布在一个点的空间邻里。意义


用法----------Usage----------


p.spatial2(object,delta=2,N=-1,av="median",p.adjust.method="none")



参数----------Arguments----------

参数：object
object of class marrayRaw or marrayNorm
对象类marrayRaw或marrayNorm


参数：delta
integer determining the size of spot neighbourhoods  ((2*delta+1)x(2*delta+1)).
整数确定现货街区的大小（(2*delta+1)x(2*delta+1)）。


参数：N
number of samples for  generation of empirical background distribution
样本数为一代的经验背景分布


参数：av
averaging of M within neighbourhood by mean or median (default)      
平均M内邻里均值或中位数（默认）


参数：p.adjust.method
method for adjusting p-values due to multiple testing regime. The available methods are &ldquo;none&rdquo;, &ldquo;bonferroni&rdquo;,  &ldquo;holm&rdquo;, &ldquo;hochberg&rdquo;, &ldquo;hommel&rdquo; and &ldquo;fdr&rdquo;.  See also p.adjust.  </table>
由于多次的测试制度，调整p值的方法。可用的方法是“无”，“邦弗朗尼”，“冬青”，“hochberg”，“HOMMEL”和“FDR”。还可以看p.adjust。 </ TABLE>


Details

详情----------Details----------

The function p.spatial2.Rd is basically the same as  p.spatial, but differs in its input and output formats. Details about the functionality  can be found at  p.spatial.
功能p.spatial2.Rd基本上相同p.spatial，但在其输入和输出格式不同。关于功能的详细资料，可以发现在p.spatial。


值----------Value----------

A list of a two lists of vectors is produced containing the p-values  for positive (Pp)  and negative (Pn) deviations of
两向量列表列表包含P-值（Pp）为积极和消极的（Pn）偏差产生


注意----------Note----------

This function will be fused with p.spatial in future versions using S4-style methods.
此功能将融合p.spatial在未来的版本中使用S4风格的方法。


作者（S）----------Author(s)----------


Matthias E. Futschik (<a href="http://itb.biologie.hu-berlin.de/~futschik">http://itb.biologie.hu-berlin.de/~futschik</a>)



参见----------See Also----------

fdr.int, sigxy.plot, p.adjust,p.spatial
fdr.int，sigxy.plot，p.adjust，p.spatial


举例----------Examples----------



# To run these examples, "un-comment" them![要运行这些例子，“联合国发表评论”他们！]
#[]
# LOADING DATA[加载数据]
# data(sw)[数据（SW）]
# []
# CALCULATION OF SIGNIFICANCE OF SPOT NEIGHBOURHOODS[作者：现货，邻里意义的计算]
# For this illustration, N was chosen rather small. For "real" analysis, it should be larger.[对于这个例子，N的选择相当小。 “真实”的分析，它应该更大。]
# P &lt;- p.spatial2(sw,delta=2,N=10000,av="median")[，P < -  p.spatial2（SW，δ= 2 N = 10000，AV =“中位数”）]
# SIGNIFICANCE PLOTS OF ARRAY 1[阵列的意义图]
# sigxy.plot2(sw[,1],P$Pp[[1]],P$Pn[[1]],color.lim=c(-5,5),main="P-value")[sigxy.plot2（SW [1]，磷$ PP [1]，磷$ PN [1]，color.lim = C（-5,5），主要=“P值”）]
# SIGNIFICANCE PLOTS OF ARRAY 3[3阵列的意义图]
# sigxy.plot2(sw[,3],P$Pp[[3]],P$Pn[[3]],color.lim=c(-5,5),main="P-value")[sigxy.plot2（SW [3]，磷$ PP [3]，磷$ PN [3]，color.lim = C（-5,5），主要=“P值”）]



转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。