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R语言 SIN包 sinDAG()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 09:39:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
sinDAG(SIN)
sinDAG()所属R语言包:SIN

                                        SIN for acyclic directed graphs
                                         单无环图

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function computes the matrix of simultaneous p-values for SIN model selection for acyclic directed graphs (DAGs).  SIN assumes that a total ordering of the variables is available (e.g., as a time-order).
此函数计算矩阵同时单模式选择为无环图(DAG)的p值的。单仲偕认为全序的变量是可用的(例如,作为一个时间顺序)。


用法----------Usage----------


sinDAG(order,S,n,holm=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数:order
a list of pairwise different integers amongst 1,…,p where p is the number of variables.  This list specifies a total ordering of the variables by the convention that a list element is smaller than succeeding list elements.
的列表之间互不相同的整数1,…,p其中p是变量的数目。此列表指定一个总的顺序的惯例,列表元素是小于后面的列表元素的变量。


参数:S
a covariance or correlation matrix.
的协方差矩阵或相关矩阵。


参数:n
the sample size.
样本大小。


参数:holm
Boolean variable indicating whether Holm's p-value adjustment should be used (holm=TRUE) or not (holm=FALSE).
布尔变量,表示Holm的p-值调整是否应使用(霍尔姆= TRUE)或(霍尔姆= FALSE)。


值----------Value----------

A matrix of simultaneous p-values with NA on the diagonal.
同时NA对角线上的p-值的矩阵。


参考文献----------References----------

Drton, M. \&amp; Perlman, M.D.  (2004)  Model Selection for Gaussian Concentration Graphs. Biometrika  91(3): 591-602. <br><br> Drton, M. \&amp; Perlman, M.D.  (2008)  A SINful Approach to Gaussian Graphical Model Selection.  J. Statist. Plann. Inference 138(4): 1179-1200.

参见----------See Also----------

plotDAGpvalues
plotDAGpvalues


实例----------Examples----------


data(fowlbones)
p <- dim(fowlbones$corr)[1]
sinDAG(list(1:p),fowlbones$corr,fowlbones$n)
sinDAG(list(1:p),fowlbones$corr,fowlbones$n,holm=FALSE)
sinDAG(list(3,2,1,4,5,6),fowlbones$corr,fowlbones$n)

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。
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