安装这个包,开始R和输入:

# #试试http://如果https:// url不支持源(“//www.anjoumacpherson.com/biocLite.R”) biocLite(“相乘”)

在大多数情况下,您不需要下载包存档。

这个包是3.4版本Bioconductor;的稳定,最新的发布版本,请参阅

Resampling-based多重假设检验

Bioconductor版本:3.4

非参数引导和排列resampling-based多个测试程序(包括经验贝叶斯方法)控制family-wise错误率(弗兰克-威廉姆斯),广义family-wise错误率(gfw),尾概率的假阳性的比例(TPPFP)和错误发现率(罗斯福)。几种选择bootstrap-based空分布实现(集中、集中和缩放,quantile-transformed)。单步和步进式方法是可用的。测试基于各种t -统计量(包括t基于从线性回归参数和生存模型以及基于相关参数)。探索假设t统计量时,用户也可以选择一个潜在的速度零是多元正态分布的平均值为零,方差协方差矩阵向量的影响函数。结果报道在假定值调整方面,信心地区和检验统计量。程序直接适用于识别差异表达基因在DNA微阵列实验。

作者:凯瑟琳·s·波拉德,休斯顿n . Gilbert Yongchao通用电气、桑德拉·泰勒,Sandrine Dudoit

维护人员:凯瑟琳·s·波拉德<凯瑟琳。波拉德:gladstone.ucsf.edu >

从内部引用(R,回车引用(“相乘”)):

安装

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# #试试http://如果https:// url不支持源(“//www.anjoumacpherson.com/biocLite.R”) biocLite(“相乘”)

文档

PDF 参考手册

细节

biocViews DifferentialExpression,微阵列,MultipleComparison,软件
版本 2.30.0
Bioconductor自 BioC 1.6 (r - 2.1)或更早(> 12年)
许可证 LGPL
取决于 R(> = 2.10),方法,BiocGenerics,Biobase
进口 生存,质量,stats4
链接
建议
SystemRequirements
增强了
URL
取决于我 a4Base,aCGH,BicARE,iPAC,KCsmart,LMGene,PREDA,,REDseq,SAGx,siggenes,webbioc
进口我 ABarray,aCGH,adSplit,anota,ChIPpeakAnno,GeneSelector,IsoGeneGUI,mAPKL,metabomxtr,nethet,OCplus,phyloseq,REDseq,RTopper,synapter,webbioc,xcms
建议我 annaffy,BiocCaseStudies,ecolitk,factDesign,GeneSelector,GGtools,GOstats,gQTLstats,GSEAlm,maigesPack,MmPalateMiRNA,oneChannelGUI,pcot2,ropls,topGO
构建报告

包档案

遵循bob 体育网址 指示在R会话中使用这个包。

包的来源 multtest_2.30.0.tar.gz
Windows二进制 multtest_2.30.0.zip(32位和64位)
Mac OS X 10.9(小牛) multtest_2.30.0.tgz
Subversion源 (用户名/密码:只读的)
Git源代码 https://github.com/bioconductor - mirror/multtest/tree/release - 3.4
包短Url //www.anjoumacpherson.com/packages/multtest/
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