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R语言 SampleSizeProportions包 propdiff.modwoc()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-29 21:41:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
propdiff.modwoc(SampleSizeProportions)
propdiff.modwoc()所属R语言包:SampleSizeProportions

                                        Bayesian sample size determination for the difference between two binomial proportions using the Modified Worst Outcome Criterion
                                         贝叶斯样本数的两个二项式比例之间的差异,利用经过修改后最坏的结果标准

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function propdiff.modwoc calculates conservative sample sizes for the difference between two binomial proportions,
的功能propdiff.modwoc计算保守的样品,尺寸为两个二项式比例之间的差异,


用法----------Usage----------


propdiff.modwoc(len, c1, d1, c2, d2, level = 0.95, worst.level = 0.95, equal = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数:len
The desired length of the posterior credible interval for the difference between the two unknown proportions
所需的长度后的置信区间的两个未知的比例之间的差异


参数:c1
First parameter of the Beta prior density for the binomial proportion for the first population
第一个参数的Beta先验密度为二项式第一人口比例


参数:d1
Second parameter of the Beta prior density for the binomial proportion for the first population
第二个参数的Beta先验密度为二项式第一人口比例


参数:c2
First parameter of the Beta prior density for the binomial proportion for the second population
第一个参数的Beta先验密度为二项式第二人口比例


参数:d2
Second parameter of the Beta prior density for the binomial proportion for the second population
第二个参数的Beta先验密度为二项式第二人口比例


参数:level
The fixed coverage probability of the posterior credible interval (e.g., 0.95)
固定覆盖概率后验可信区间(如0.95)


参数:worst.level
The probability that the length of the posterior credible interval of fixed coverage probability level will be at most len
固定覆盖概率水平后置信区间的长度的概率将至多len


参数:equal
logical. Whether or not the final group sizes (n1, n2) are forced to be equal:<br>   <table summary="Rd table"> <tr>  <td align="left"> </td><td align="left"></td><td align="left"> when equal = TRUE,</td><td align="left"> final sample sizes n1 = n2;</td> </tr> <tr>  <td align="left"> </td><td align="left"></td><td align="left"> when equal = FALSE,</td><td align="left"> final sample sizes (n1, n2) minimize the expected posterior variance given a total of n1+n2 observations</td> </tr> <tr>  <td align="left"> </td> </tr>  </table>
逻辑。不管是不是最后一组大小(N1,N2)被迫等于:<BR>表summary="Rd table"> <TR> <td ALIGN="LEFT"> </ TD> <TD对齐=“离开“> </ TD> <TD ALIGN="LEFT">当等于= TRUE,</ TD> <TD ALIGN="LEFT">最后的样本量为n1 = n2的; </ TD> </ TR> <TR> <td ALIGN="LEFT"> </ TD> <TD ALIGN="LEFT"> </ TD> <TD ALIGN="LEFT">当等于= FALSE,</ TD> <TD ALIGN="LEFT">最后样本量(N1,N2)降低预期后方差共N1 + N2的意见</ TD> </ TR> <TR> <td ALIGN="LEFT"> </ TD> </ TR> </表>


Details

详细信息----------Details----------

Assume that a sample from each of two populations will be collected in order to estimate the difference between two independent binomial proportions. Assume that the proportions have prior information in the form of  Beta(c1, d1) and Beta(c2, d2) densities in each population, respectively. The function propdiff.modwoc  returns the required sample sizes to attain the desired length len  for the posterior credible interval of fixed coverage probability level  for the difference between the two unknown proportions. The Modified Worst Outcome Criterion used is conservative, in the sense that the posterior credible interval  length len is guaranteed over the worst.level proportion of all  possible data sets that can arise according to the prior information, for a fixed coverage probability level. <br><br> This function uses a fully Bayesian approach to sample size determination.  Therefore, the desired coverages and lengths are only realized if the prior distributions input to the function are used for final inferences. Researchers preferring to use the data only for final inferences are encouraged
假设为了估计之间的差,两个独立的二项式比例,将被收集在一个样品从每两个种群。假设的比例有先验信息的形式的测试(C1,D1)和β(C2,D2)在每个人口密度,分别。函数propdiff.modwoc返回所需的样本量,以达到所需的长度len后的置信区间的固定覆盖概率水平之间的差异两名身份不明的比例。修改最坏的结果是保守的标准,在这个意义上,后的置信区间的长度len保证在所有可能的数据集,可能会出现根据先验信息的worst.level比例,一个固定的覆盖概率水平。参考参考这个函数使用了一个完全贝叶斯方法确定样本量。因此,只有实现所需的覆盖度和长度,如果先验分布输入到函数用于最终推论。鼓励研究人员喜欢使用的数据为最终推断


值----------Value----------

The required sample sizes (n1, n2) for each group given the inputs to the function.
各组所需的样本量(N1,N2)输入的功能。


注意----------Note----------

The sample sizes returned by this function are exact.
这个函数返回的样本大小是准确的。


(作者)----------Author(s)----------


Lawrence Joseph <a href="mailto:lawrence.joseph@mcgill.ca">lawrence.joseph@mcgill.ca</a>, Patrick Belisle and Roxane du Berger



参考文献----------References----------

Bayesian and mixed Bayesian/likelihood criteria for sample size determination<br>

参见----------See Also----------

propdiff.acc, propdiff.alc, propdiff.woc, propdiff.mblacc, propdiff.mblalc, propdiff.mblmodwoc, propdiff.mblwoc
propdiff.acc,propdiff.alc,propdiff.woc,propdiff.mblacc,propdiff.mblalc,propdiff.mblmodwoc,propdiff.mblwoc


实例----------Examples----------



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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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