Multtest.

DOI：10.18129 / b9.bioc.muctest.

基于重采样的多假设检测

Bioconductor版本：释放（3.13）

基于非参数释放和置换重采样的多个测试程序（包括经验贝叶斯方法），用于控制家庭明智的错误率（FWER），广义家庭明智的错误率（GFWER），误报的比例的尾部概率（TPPFP）和虚假发现率（FDR）。实现了基于Bootstrap的NULL分布的几种选择（以居中，居中和缩放，定量转换）。可以使用单步和步进方法。包括基于各种T-和F统计（包括基于来自线性和生存模型的回归参数的T统计以及基于相关参数）的测试。当用T统计探测假设时，用户还可以选择潜在更快的空分布，该潜在的空分布与源自矢量影响函数的平均零和方差协方差矩阵多变量正常。结果是在调整后的p值，置信区和测试统计截止方面报道。该程序直接适用于鉴定DNA微阵列实验中的差异表达基因。

作者：Katherine S. Pollard，休斯顿N.Gilbert，Yongchao Ge，Sandra Taylor，Sandrine Dudoit

维护者：Katherine S. Pollard

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文件

PDF.		参考手册

细节

Biocviews.	2021年欧洲杯 那2021年欧洲杯 那2021年欧洲杯 那2021年欧洲杯
版本	2.48.0
在生物导体中以来	BIOC 1.6（R-2.1）或更早（> 16年）
执照	LGPL.
依靠	R（> = 2.10），方法，生物根系那BioBase.
进口	生存那大量的，统计数据4.
链接到
建议	雪
系统要求
加强
URL.
取决于我	acgh.那双黑色那IPAC.那kcsmart.那预先那雨那Redseq.那Sagx.那siggenes.那webbioc.
进口我	A4Base.那abarray.那adsplit.那aldex2.那安塔那Anota2seq.那Chippeakanno.那IsogeneGui.那mapkl.那metabomxtr.那罚款那ocplus.那文学那rtopper那singlecellsignalr.那singlecelltk.那扳机那webbioc.
建议我	andaffy.那Bioccasestudies.那ecolitk.那factdesign.那古司裤那GSEALM那maigespack.那PCOT2.那罗尔斯那顶点那XCMS.
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包档案包

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源包	multtest_2.48.0.tar.gz.
Windows二进制文件	multtest_2.48.0.zip.
Macos 10.13（高塞拉）	multtest_2.48.0.tgz.
源存储库	git clone https://git.biocumon.org/packages/multtest.
源存储库（开发人员访问）	git clone git@git.biocondion.org：包/ multtest
包短网址	https://biocumon.org/packages/multtest/
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