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1:14.000 遺伝子 (行) と 250 サンプル (行列の列) の合成データセットを作成したいと思います。これはどのように行うことができますか？
2: この後、相互情報量の元のアルゴリズムを使用して遺伝子調節を推測したいと思います。私は方法を知っており、実際にネットワークを持っています。
3: 持っていたネットがたまたまかどうか知りたい。これを行うための一般的なアプローチの 1 つは、サンプルまたは遺伝子を 1000 回シャッフルして 1000 のネットを作成し、ヌル分布をプロットして以前に取得したネット (ポイント 2) を検証することです。これをブートストラップと呼びます。別の方法はありますか？

一番、

E.

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Rのsample関数は、既存のデータのランダムな順列を構築する基本的な方法です。runifあなたが何を望んでいるのかは明らかではありません.さらに、ランダムなユニフォームシーケンスを生成するための関数を指す必要があるかもしれないという追加の考えもありました. オブジェクト ベクトル obj に特定の種類のオブジェクトが 1000 個ある場合:

 sample( obj )   # returns a permuted sequence
 # Same as ...
 obj[ sample(length(obj)) ]

それが「null ディストリビューション」であるかどうかは、あなた次第です。(そして、R で特定のタスクを実行するために「すべて」のメソッドを要求することは、過度に要求が厳しいと見なされます。多くの場合、多数のメソッドがあり、「最良の」メソッドを要求することでさえ、あなたの質問は締め切りました。）

于 2012-09-21T19:19:42.480 に答える