Globalancova

DOI：10.18129 / b9.bioc.globalancova.

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通过模型比较对变量组的全局测试

生物导体版本：3.10

利息变量（例如，两组）与一组变量的全局模式（例如，基因集）之间的关联通过全局F检验测试。我们给出以下论据支持Globalancova方法：在适当的归一化之后，基因表达数据出现了相当对称的，异常值没有真正的问题，所以最小二乘应该是坚固的。ANCOVA具有相互作用产生饱和数据建模。每组和基因的不同意味着。协变量调整可以帮助纠正可能的选择偏差。差异均匀性和不相关的残留不能预期。普通最小二乘的应用给出了不偏不倚，但不再是最佳估算（Gauss-Markov-Aitken）。因此，由于相关性，使用古典f检验是不合适的。然而，测试统计信息镜像与空假设的偏差。结合置换方法，可以近似经验意义水平。 Alternatively, an approximation yields asymptotic p-values. The framework is generalized to groups of categorical variables or even mixed data by a likelihood ratio approach. Closed and hierarchical testing procedures are supported. This work was supported by the NGFN grant 01 GR 0459, BMBF, Germany and BMBF grant 01ZX1309B, Germany.

作者：U. Mansmann，R. Meister，M. Hummel，R. Scheufele，来自S. Knueppel的贡献

维护者：Manuela Hummel

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细节

Biocviews.	不同的亚兴那微阵列那oneChannel.那途径那回归那软件
版本	4.4.0
在生物导体中以来	BIOC 1.7（R-2.2）（14.5岁）
执照	GPL（> = 2）
依靠	方法，CORPCOR.那全球化境
进口	注释那annotationdbi.那BioBase.那dendextend.那GSEABASE.那vgam.
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建议	go.db.那kegg.db.那golubesets.那hu6800.db.那VSN.那rghrachviz
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源存储库	git clone https://git.biocumon.org/packages/globalancova.
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