R语言 Biostrings包 dinucleotideFrequencyTest()函数中文帮助文档(中英文对照)

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dinucleotideFrequencyTest(Biostrings)
dinucleotideFrequencyTest()所属R语言包：Biostrings

                                        Pearson's chi-squared Test and G-tests for String Position Dependence
                                         Pearson的卡方检验和G-测试字符串中的位置依赖

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs Person's chi-squared test, G-test, or William's corrected G-test to determine dependence between two nucleotide positions.
执行人的卡方测试，测试的G-，或威廉的修正的G-测试，以确定两核苷酸位置的依赖。


用法----------Usage----------


dinucleotideFrequencyTest(x, i, j, test = c("chisq", "G", "adjG"),
                          simulate.p.value = FALSE, B = 2000)



参数----------Arguments----------

参数：x
A DNAStringSet or RNAStringSet object.  
一个DNAStringSet或RNAStringSet对象。


参数：i, j
Single integer values for positions to test for dependence.  
为阵地，以测试依赖单一的整数值。


参数：test
One of "chisq" (Person's chi-squared test), "G" (G-test), or "adjG" (William's corrected G-test). See Details section.  
一个"chisq"卡方检验（人），"G"（G试验），或"adjG"（威廉的修正的G-测试）。见详图。


参数：simulate.p.value
a logical indicating whether to compute p-values by Monte Carlo simulation.  
逻辑表明是否通过蒙特卡罗模拟计算p值。


参数：B
an integer specifying the number of replicates used in the Monte Carlo test.  
一个整数，指定在蒙特卡洛测试使用复制的数量。


Details

详情----------Details----------

The null and alternative hypotheses for this function are:
此函数的空和替代假说：




H0:  positions i and j are independent
Ho：职位i和j是独立的




H1:  otherwise
H1的：否则

Let O and E be the observed and expected probabilities for base pair combinations at positions i and j respectively. Then the test statistics are calculated as:
让O和E是碱基对组合位置i和j分别观察和预期的概率。然后测试统计计算公式为：




test="chisq":  stat = sum(abs(O - E)^2/E)
test="chisq"：STAT = SUM（ABS（海外 -  C）^ 2 / E的）




test="G":  stat = 2 * sum(O * log(O/E))
test="G"：STAT = 2 *总和（o *log（O / E））




test="adjG":  stat = 2 * sum(O * log(O/E))/q, where
test="adjG"：STAT = 2 *总和（o *log（O / E））/ Q，

Under the null hypothesis, these test statistics are approximately distributed chi-squared(df = ((distinct bases at i) - 1) * ((distinct bases at j) - 1)).
约分布假设下，这些测试统计，卡方（DF =（（不同的碱基在i） -  1）*（（在j的不同碱基） -  1））。


值----------Value----------

An htest object. See help(chisq.test) for more details.
对象的htest。更多详情，请参阅帮助（chisq.test）。


作者（S）----------Author(s)----------


P. Aboyoun



参考文献----------References----------

"Identifying transcription factor binding sites through Markov chain optimations", Bioinformatics, 18 (Suppl. 2), S100-S109.
"Biometry: The Principle and Practice of Statistics in Biological Research", W.H. Freeman and Company, New York.
"Position dependencies in transcription factor binding sites", Bioinformatics, 23, 933-941.
"Improved Likelihood ratio tests for complete contingency tables", Biometrika, 63, 33-37.

参见----------See Also----------

nucleotideFrequencyAt, XStringSet-class, chisq.test
nucleotideFrequencyAt，XStringSet级，chisq.test


举例----------Examples----------


  data(HNF4alpha)
  dinucleotideFrequencyTest(HNF4alpha, 1, 2)
  dinucleotideFrequencyTest(HNF4alpha, 1, 2, test = "G")
  dinucleotideFrequencyTest(HNF4alpha, 1, 2, test = "adjG")

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