R语言 aroma.light包 normalizeQuantileSpline.matrix()函数中文帮助文档(中英文对照)

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normalizeQuantileSpline.matrix(aroma.light)
normalizeQuantileSpline.matrix()所属R语言包：aroma.light

                                        Weighted sample quantile normalization
                                         加权样本位数标准化

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Normalizes channels so they all have the same average sample distributions.
规范化的渠道，因此它们都具有相同的平均样本分布。


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：X
A numeric NxK matrix with the K columns representing the channels and the N rows representing the data points.
一个numericNxKmatrix代表的渠道和N行表示数据点的K列。


参数：xTarget
A numeric vector of length N.
Anumericvector长度为N。


参数：...
Additional arguments passed to normalizeQuantileSpline.numeric().
额外的参数传递normalizeQuantileSpline.numeric（）的。


值----------Value----------

Returns an NxK matrix.
返回一个NxKmatrix。


遗漏值----------Missing values----------

Both argument X and xTarget may contain non-finite values. These values do not affect the estimation of the normalization function. Non-finite values in X, remain in the output.
这两种说法X和xTarget可能包含非有限值。这些值不影响标准化的函数的估计。 X非有限值，保持输出。


作者（S）----------Author(s)----------


Henrik Bengtsson (<a href="http://www.braju.com/R/">http://www.braju.com/R/</a>)



参考文献----------References----------

<br>

参见----------See Also----------

Internally normalizeQuantileSpline.numeric() is used. *normalizeQuantileRank().
国内normalizeQuantileSpline.numeric（）使用。 *normalizeQuantileRank()。


举例----------Examples----------


# Simulate three samples with on average 20% missing values[模拟与平均20％的缺失值的三个样本]
N <- 10000
X <- cbind(rnorm(N, mean=3, sd=1),
           rnorm(N, mean=4, sd=2),
           rgamma(N, shape=2, rate=1))
X[sample(3*N, size=0.20*3*N)] <- NA

# Plot the data[绘制数据]
layout(matrix(c(1,0,2:5), ncol=2, byrow=TRUE))
xlim <- range(X, na.rm=TRUE);
plotDensity(X, lwd=2, xlim=xlim, main="The three original distributions")

Xn <- normalizeQuantile(X)
plotDensity(Xn, lwd=2, xlim=xlim, main="The three normalized distributions")
plotXYCurve(X, Xn, xlim=xlim, main="The three normalized distributions")

Xn2 <- normalizeQuantileSpline(X, xTarget=Xn[,1], spar=0.99)
plotDensity(Xn2, lwd=2, xlim=xlim, main="The three normalized distributions")
plotXYCurve(X, Xn2, xlim=xlim, main="The three normalized distributions")

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