lmFit和rlm有什么区别

Question

我想在我的微阵列数据上使用强大的限制因素，R的用户指南说rlm是根据以下使用的正确函数：

http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/limma/html/mrlm.html

我目前有：

lmFit(ExpressionMatrix, design, method = "robust", na.omit=T)

我可以看到我选择的方法是健壮的。这是否意味着这个lmFit会调用rlm？如果我想要它不健壮，我应该使用什么方法？

Answer 1

帮助页面显示：

The function mrlm is used if method="robust".

然后继续：

  

如果method =“ls”，则如果已指定相关结构，则使用gls.series，即，如果ndups> 1或块为非null且相关性与零不同。如果method =“ls”并且没有相关结构，则使用lm.series。

Answer 2

如果您按照lmFit（06.LinearModels）

的帮助页面中的链接进行操作

  

拟合模型

     

模型拟合的主要功能是lmFit。这是推荐的   大多数用户的界面。 lmFit生成一个拟合的模型对象   MArrayLM类包含系数，标准误差和残差   每个基因的标准误差。 lmFit调用以下三种之一   用于进行实际计算的函数：

     

lm.series

     

线性模型的直接最小二乘拟合   每个基因。

     

mrlm

     

使用强大回归的lm.series的替代方法   由MASS包中的rlm函数实现。

     

gls.series

     

考虑相关性的广义最小二乘法   重复斑点之间（即同一阵列上的重复斑点）或   相关数组。函数duplicateCorrelation用于估计   使用前的重复间或块间相关性   gls.series。