FDRforTailPP(BGmix)
FDRforTailPP()所属R语言包:BGmix
FDR for tail posterior probability
FDR的尾巴,后验概率
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculate the false discovery rate (FDR) for the tail posterior probability
尾部的后验概率的计算错误发现率(FDR)
用法----------Usage----------
FDRforTailPP(tpp, a1, a2 = NULL, n.rep1, n.rep2 = NULL, prec = 0.05, p.cut = 0.7, N = 10000, pp0=NULL, plot = T)
参数----------Arguments----------
参数:tpp
vector of tail posterior probabilities
尾部的后验概率向量
参数:a1
posterior mean of the shape parameter of the inverse gamma distribution - prior for the variance in condition 1
逆伽玛分布的形状参数的后验均值 - 前条件1的方差
参数:a2
posterior mean of the shape parameter of the inverse gamma distribution - prior for the variance in condition 2
验均值逆伽玛分布的形状参数 - 前,在条件2的方差
参数:n.rep1
number of replicates in condition 1
数量复制的条件1
参数:n.rep2
number of replicates in condition 2
数量复制的条件2
参数:prec
precision of the estimate of the cumulative distribution function of tail posterior probability under H0 (at points 1 - k*prec, k =1,2,..)
尾部的后验概率下H 0累积分布函数的估计精度(点1 - K * PREC,K = 1,2,......)
参数:p.cut
to save time, calculate FDR only for cutoffs on tail posterior probability > p.cut
为了节省时间,尾巴上的后验概率计算FDR> p.cut只截止
参数:N
simulation size for tail posterior probability under H0
尾下H 0的后验概率的模拟大小
参数:pp0
a vector of simulated tail posterior probabilities under H0
根据H 0向量模拟尾后验概率
参数:plot
if True, the estimated pi0 at different locations and the median estimate is plotted
如果为True,绘制了在不同地点的的估计PI0和中位数的估计
值----------Value----------
参数:pi0
estimate of pi0 - proportion of non-differentially expressed genes
估计的PI0的 - 非差异表达基因的比例
参数: FDR
estimate of FDR for all (distinct) cutoffs > p.cut
估计FDR(不同)截止> p.cut
作者(S)----------Author(s)----------
Natalia Bochkina
参考文献----------References----------
Tail posterior probability for inference in pairwise and multiclass gene expression data. Biometrics.
参见----------See Also----------
TailPP, FDRplotTailPP,histTailPP,EstimatePi0
TailPP,FDRplotTailPP,histTailPP,EstimatePi0
举例----------Examples----------
data(ybar, ss)
nreps <- c(8,8)
## Note this is a very short MCMC run![#注意:这是一个很短的MCMC运行!]
## For good analysis need proper burn-in period.[#为了获得良好的分析,需要适当的老化期。]
outdir <- BGmix(ybar, ss, nreps, jstar=-1, nburn=0, niter=100, nthin=1)
params <- ccParams(outdir)
res <- ccTrace(outdir)
tpp.res <- TailPP(res, nreps, params, plots = FALSE)
FDR.res = FDRforTailPP(tpp.res$tpp, a1 = params$maa[1],
a2 = params$maa[2], n.rep1=nreps[1], n.rep2=nreps[2], p.cut = 0.8)
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