Ｒのhaplo.statsの使い方（７）haplo.glmの実行条件

• 必須引数は、前項『Ｒのhaplo.statsの使い方(８)』を参照のこと
• その他の実行条件パラメタ
  
  • haplo.gml.control関数で定義されるパラメタ
    
    • haplo.effect:保有ハプロタイプ本数の効果。0はadditive,1はdominant,2はrecessive。デフォルトではadditive
    • haplo.base:ハプロタイプの効果を判定するときの基準となるハプロタイプの指定。デフォルトでは、最頻のハプロタイプが選ばれる
    • haplo.min.count:回帰分析で因子として利用される最低ハプロタイプ本数(推定ハプロタイプ頻度から算出された本数推定値を用いて選別する)。デフォルトは５本
    • haplo.freq.min:回帰分析で因子として利用される最低ハプロタイプ頻度
    • sum.rare.min:頻度の低いハプロタイプは、回帰分析の際にプールされて解析されるが、そのときに、sum.rare.minよりも低い場合には、基準ハプロタイプとプールされる。デフォルトは0.001
    • haplo.min.info:回帰分析において、一定頻度に満たないハプロタイプは除外される。その閾値。デフォルトは0.001
    • keep.rare.haplo:低頻度ハプロタイプがプールされる場合の条件を上述したが、それはこのkeep.rare.haploがTRUEの場合である。これがFALSEの場合には、その合算頻度(sum.rare.minに関係なく)に関係なく、基準ハプロタイプと合算される
    • glm.c:glm関数のデフォルト実行条件設定
    • em.c:EMによるハプロタイプ推定実行条件。haplo.emにおけるhaplo.em.controlに相当
• haplo.gml.control関数による、実行条件の変更方法
  
  • 例

> fit.gaus<-haplo.glm(data2$V1~data2$V2+data2$V3+geno,family=gaussian,na.action="na.geno.keep",allele.lev=attributes(geno)$unique.alleles,data=mydata,locus.label=label1$V1


control = haplo.gml.control(haplo.min.count=10,em.c=haplo.em.control(n.try=3)))

• 実行条件の確認方法
  
  • デフォルト設定は、haplo.gml.control　というコマンドで、その関数を表示することで確認できる
  • 実行後の確認は、実行結果のオブジェクト　res に対し、res$control とすることで表示される