Normalizes the empirical distribution of a single sample to a target distribution
标准化的一个样本的经验分布到目标分布
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Normalizes the empirical distribution of a single sample to a target distribution.
标准化的一个样本的经验分布到目标分布。
用法----------Usage----------
参数----------Arguments----------
参数:x
a numeric vector of length N.
numericvector长度N。
参数:xTarget
a sorted numeric vector of length M.
一个排序numericvector长度M。
参数:ties
Should ties in x be treated with care or not? For more details, see "limma:normalizeQuantiles".
应该关系x与护理或治疗不?有关详细信息,请参阅“limma:normalizeQuantiles”。
参数:...
Not used.
不使用。
值----------Value----------
Returns a numeric vector of length N.
返回一个numericvector长度N。
遗漏值----------Missing values----------
It is only the empirical distribution of the non-missing values that is normalized to the target distribution. All NA values remain NA after normalization. No new NAs are introduced.
这是唯一的非缺失值标准化的目标分配的经验分布。所有的NA值保持NA后标准化。没有新的NA的介绍。
作者(S)----------Author(s)----------
Adopted from Gordon Smyth (<a href="http://www.statsci.org/">http://www.statsci.org/</a>) in 2002 \& 2006.
Original code by Ben Bolstad at Statistics Department, University of
California.
参见----------See Also----------
To calculate a target distribution from a set of samples, see averageQuantile.list(). This method is used by normalizeQuantileRank.list(). *normalizeQuantileSpline().
目标分布计算一组样品,看到averageQuantile.list()。使用此方法normalizeQuantileRank.list()。 *normalizeQuantileSpline()。