R语言 Rtreemix包 likelihoods-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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likelihoods-methods(Rtreemix)
likelihoods-methods()所属R语言包：Rtreemix

                                        Method for predicting the likelihoods of a set of samples with
                                         一组样本的似然性预测方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function predicts the (log, weighted) likelihoods of the samples in a given dataset according to a given mutagenetic trees mixture model. The dataset and the model have to be specified.
此功能预测样品在一个给定的数据集的似然性（log，加权），根据给定的致突变树木的混合模型。必须指定数据集和模型。


用法----------Usage----------


## S4 method for signature 'RtreemixModel,RtreemixData'
likelihoods(model, data)



参数----------Arguments----------

参数：model
An RtreemixModel object specifying the probabilistic framework in which the likelihoods of the genetic patterns are computed.
RtreemixModel对象指定的概率计算中的遗传模式的似然性的框架。


参数：data
An RtreemixData object giving the samples for which the likelihoods are to be calculated.
RtreemixData对象，使样本的似然性来计算。


值----------Value----------

This method returns an RtreemixStats object that containes the weghted- and log-likelihoods of the samples in the given dataset with respect to the given mutagenetic trees mixture model.
此方法返回一个RtreemixStats对象中包含与给定的数据集在给定的致突变树木混合模型的weghted样品的log似然性。


作者（S）----------Author(s)----------


Jasmina Bogojeska



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

RtreemixData-class, RtreemixModel-class, fit-methods, distribution-methods
RtreemixData-class，RtreemixModel-class，fit-methods，distribution-methods


举例----------Examples----------


## Create an RtreemixData object from a randomly generated RtreemixModel object.[＃创建一个RtreemixData对象从随机产生RtreemixModel对象。]
rand.mod <- generate(K = 3, no.events = 9, noise.tree = TRUE, prob = c(0.2, 0.8))
data <- sim(model = rand.mod, no.draws = 300)
show(data)

## Compute the likelihoods of the samples in data with respect to the model rand.mod[＃计算在数据样本的似然性与模型rand.mod方面]
mod.stat <- likelihoods(model = rand.mod, data = data)
show(mod.stat)

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