R语言 survcomp包 tdrocc()函数中文帮助文档(中英文对照)

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tdrocc(survcomp)
tdrocc()所属R语言包：survcomp

                                         Function to compute time-dependent ROC curves
                                         函数来计算时间依赖的ROC曲线

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function is a wrapper for the survivalROC function in order to compute the time-dependent ROC curves.
该函数是survivalROC函数的包装，以计算时间依赖的ROC曲线。


用法----------Usage----------


tdrocc(x, surv.time, surv.event, surv.entry = NULL, time, cutpts = NA,
  na.rm = FALSE, verbose = FALSE, span = 0, lambda = 0, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x
vector of risk scores.  
向量的风险评分。


参数：surv.time
vector of times to event occurrence.  
事件发生时间的向量。


参数：surv.event
vector of event occurrence indicators.  
事件发生指标的向量。


参数：surv.entry
entry time for the subjects.  
为主题的入境时间。


参数：time
time point for the ROC curve.  
ROC曲线的时间点。


参数：cutpts
cut points for the risk score.  
风险评分为切点。


参数：na.rm
TRUE if the missing values should be removed from the data, FALSE otherwise.  
TRUE如果缺失值应当从数据中删除，FALSE否则。


参数：verbose
verbosity of the function.  
冗长的函数。


参数：span
Span for the NNE, need either lambda or span for NNE.  
为北北东向的跨度，需要或者拉姆达东北偏北或跨度。


参数：lambda
smoothing parameter for NNE.  
为北北东向的平滑参数。


参数：...
additional arguments to be passed to the survivalROC function.   
额外的参数将被传递给survivalROC功能。


值----------Value----------


参数：spec
specificity estimates
特异性估计


参数：sens
sensitivity estimates
灵敏度估计


参数：rule
rule to compute the predictions at each cutoff
裁定的预测计算每个截止


参数：cuts
cutoffs
截止


参数：time
time point at which the time-dependent ROC is computed
在计算时间依赖的中华民国的时间点


参数：survival
overall survival at the time point
在时间点的整体生存


参数：AUC
Area Under the Curve (AUC) of teh time-dependent ROC curve
德随时间变化的曲线的曲线下面积（AUC为）


参数：data
survival data and risk score used to compute the time-dependent ROC curve
生存数据和风险得分用于计算随时间变化的曲线


作者（S）----------Author(s)----------


Benjamin Haibe-Kains



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

举例----------Examples----------


set.seed(12345)
age <- rnorm(100, 50, 10)
stime <- rexp(100)
cens <- runif(100,.5,2)
sevent <- as.numeric(stime <= cens)
stime <- pmin(stime, cens)
tdroc <- tdrocc(x=age, surv.time=stime, surv.event=sevent, time=1,
  na.rm=TRUE, verbose=FALSE)
##plot the time-dependent ROC curve[＃绘制随时间变化的曲线。]
plot(x=1-tdroc$spec, y=tdroc$sens, type="l", xlab="1 - specificity",
  ylab="sensitivity", xlim=c(0, 1), ylim=c(0, 1))
lines(x=c(0,1), y=c(0,1), lty=3, col="red")

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