Globalancova

doi:10.18129/b9.bioc.globalancova

通过模型比较对变量组的全局测试

生物导体版本:版本(3.15)

感兴趣的变量(例如两组)与一组变量(例如基因集)的全局模式之间的关联是通过全局F检验测试的。我们给出以下论点以支持Globalancova方法:经过适当的归一化,基因表达数据似乎相当对称,离群值并不是真正的问题,因此最小二乘应该相当强大。具有相互作用的ANCOVA产生饱和的数据建模,例如每个组和基因不同。协变量调整可以帮助纠正可能的选择偏差。差异同质性和不相关的残差无法预期。普通最小二乘的应用可无偏见,但不再是最佳估计(高斯 - 马科夫 - 艾特肯)。因此,由于相关性,使用经典的F检验是不合适的。然而,测试统计量反映了与零假设的偏差。结合置换方法,可以估算经验意义水平。 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,S。Knueppel的贡献

维护者:manuela hummel

引用(从r内,输入引用(“ Globalancova”)):

安装

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if(!quired(“ Biocmanager”,悄悄= true))install.packages(“ Biocmanager”)Biocmanager :: install(“ GlobalAncova”)

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细节

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版本 4.14.0
在生物导体中 Bioc 1.7(R-2.2)(17年)
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源存储库 git克隆https://git.bioconductor.org/packages/globalancova
源存储库(开发人员访问) git clone git@git.bioconductor.org:packages/globalancova
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