R语言 cn.farms包 summarizeFarmsExact3()函数中文帮助文档(中英文对照)

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summarizeFarmsExact3(cn.farms)
summarizeFarmsExact3()所属R语言包：cn.farms

                                        Summarization Laplacian approach with exact computation
                                         综述拉普拉斯算子的方法精确计算

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function implements an exact Laplace FARMS algorithm.
该功能实现一个确切的的拉普拉斯农场算法。


用法----------Usage----------


  summarizeFarmsExact3(probes, mu = 1, weight = 100,
    weightSignal = 1, weightZ = 30, weightProbes = TRUE,
    updateSignal = FALSE, cyc = c(10, 10), tol = 1e-05,
    weightType = "mean", centering = "median",
    rescale = FALSE, backscaleComputation = FALSE,
    maxIntensity = TRUE, refIdx, ...)



参数----------Arguments----------

参数：probes
A matrix with numeric values.
一个数值矩阵。


参数：mu
Hyperparameter value which allows to quantify different aspects of potential prior knowledge. Values near zero assumes that most positions do not contain a signal, and introduces a bias for loading matrix elements near zero. Default value is 0 and it's recommended not to change it.
hyperparameter值可以量化潜在的先验知识的不同方面。接近零值假设大多数的职位不包含信号，并引入了装载接近零的矩阵元素的偏见。默认值是0，它建议不要去改变它。


参数：weight
Hyperparameter value which determines the influence of the Gaussian prior of the loadings
hyperparameter价值决定的负荷前高斯的影响


参数：weightSignal
Hyperparameter value on the signal.
hyperparameter价值的信号。


参数：weightZ
Hyperparameter value which determines how strong the Laplace prior of the factor should be at 0. Users should be aware, that a change of weightZ in comparison to the default parameter might also entail a need to change other parameters. Unexperienced users should not change weightZ.
这就决定了多么强大的拉普拉斯事先因素hyperparameter值应该为0。用户应该知道，比较默认参数变化的weightZ还可能引起其他参数需要改变。雏用户不应改变weightZ的。


参数：weightProbes
Parameter (TRUE/FALSE), that determines, if the number of probes should additionally be considered in weight. If TRUE, weight will be modified.
参数（TRUE / FALSE）的决定，如果探针的数量应另外考虑重量。如果是TRUE，重量将被修改。


参数：updateSignal
updateSignal.
updateSignal。


参数：cyc
Number of cycles. If the length is two, it is assumed, that a minimum and a maximum number of cycles is given. If the length is one, the value is interpreted as the exact number of cycles to be executed (minimum == maximum).
循环次数。如果长度是两个，这是假设，给出一个最小和最大循环数。如果长度，值被解释为要执行的周期的确切数量（最高最低==）。


参数：tol
States the termination tolerance if cyc[1]!=cyc[2]. Default is 0.00001.
国终止容忍如果CYC [1] = CYC [2]。默认为0.00001。


参数：weightType
Flag, that is used to summarize the probes of a sample.
标志，用来概括一个样本的探针。


参数：centering
States how the data should be centered ("mean", "median"). Default is median.
国的数据应如何为中心（“中庸”，“中位数”）。默认是中位数。


参数：rescale
Parameter (TRUE/FALSE), that determines, if moments in exact Laplace FARMS are rescaled in each iteration. Default is FALSE.
参数（TRUE / FALSE）的决定，如果在精确的拉普拉斯农场的时刻，在每一次迭代重新调整。默认为false。


参数：backscaleComputation
Parameter (TRUE/FALSE), that determines if the moments of hidden variables should be reestimated after rescaling the parameters.
参数（真/假），决定是否隐藏变量的时刻后，应重新调整的参数重新估计。


参数：maxIntensity
Parameter (TRUE/FALSE), that determines if the expectation value (=FALSE) or the maximum value (=TRUE) of p(z|x_i) should be used for an estimation of the hidden varaible.
参数（TRUE / FALSE）的决定，如果预期值（FALSE）或P（最大值= TRUE），（Z | x_i的）应为一个隐藏varaible估计。


参数：refIdx
index or indices which are used for computation of the centering
指数或指数是用来计算定心


参数：...
Further parameters for expert users.
专家用户的进一步参数。


值----------Value----------

A list including: the found parameters: lambda0, lambda1, Psi
发现的参数：lambda0，lambda1，PSI一个包括列表

the estimated factors: z (expectation), maxZ (maximum)
估计的因素：Z（期望），maxZ（最大）

p: log-likelihood of the data given the found lambda0, lambda1, Psi (not the posterior likelihood that is optimized)
检测号码：鉴于发现lambda0 lambda1，PSI（不进行优化后的可能性）的数据对数似然

varzx: variances of the hidden variables given the data
varzx：隐变量的差异给出的数据

KL: Kullback Leibler divergences between between posterior and prior distribution of the hidden variables
吉隆坡：介于后，事先隐藏变量的分布的Kullback Leibler距离分歧

IC: Information Content considering the hidden variables and data
集成电路：信息的内容，考虑到隐藏的变量和数据

ICtransform: transformed Information Content
ICtransform：转化的信息内容

Case: Case for computation of a sample point (non-exception, special exception)
案例：案例计算的采样点（非例外，特殊的例外）

L1median: Median of the lambda vector components
l1median：中位数的lambda向量组件

intensity: back-computed summarized probeset values with mean correction
强度：返回计算总结了平均矫正probeset值，

L_z: back-computed summarized probeset values without mean correction
l_z：返回计算的总结没有probeset值平均矫正

rawCN: transformed values of L_z
rawCN：L_z的转换值

SNR: some additional signal to noise ratio value
信噪比：一些额外的信号信噪比值


作者（S）----------Author(s)----------



Andreas Mayr <a href="mailto:mayr@bioinf.jku.at">mayr@bioinf.jku.at</a> and Djork-Arne
Clevert <a href="mailtokko@clevert.de">okko@clevert.de</a> and Andreas Mitterecker
<a href="mailto:mitterecker@bioinf.jku.at">mitterecker@bioinf.jku.at</a>




举例----------Examples----------


x <- matrix(rnorm(100, 11), 20, 5)
summarizeFarmsExact(x)

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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。