R语言 TrialSize包 QT.PK.crossover()函数中文帮助文档(中英文对照)

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QT.PK.crossover(TrialSize)
QT.PK.crossover()所属R语言包：TrialSize

                                         Crossover Design in QT/QTc Studies with PK response as covariate
                                         响应协PK交叉在QT / QTc的研究与设计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

H0: mu1 -mu2 = 0
H0：MU1，MU2 = 0

Ha: mu1 -mu2 = d
哈：MU1，MU2 = D

The test is finding the treatment difference in QT interval for crossover design. d is not equal to 0, which is the difference of clinically importance.
测试发现QT间期的治疗效果差，交叉设计。 d为不等于0，这是临床重要性的差异。


用法----------Usage----------


QT.PK.crossover(alpha, beta, pho, K, delta, gamma, v1, v2, tau1, tau2)



参数----------Arguments----------

参数：alpha
significance level  
显着性水平


参数：beta
power = 1-beta  
功率= 1-β


参数：pho
pho=between subject variance sigma^2_s/(between subject variance sigma^2_s+within subject variance sigma^2_e)  
PHO =主体之间差异西格玛2_S /（主体之间差异SIGMA ^ 2_S +内主题变异SIGMA ^ 2_e）


参数：K
There are K recording replicates for each subject.  
K记录重复，每个主题。


参数：delta
sigma^2=sigma^2_s+sigma^2_e . d is the difference of clinically importance. delta=d/sigma  
SIGMA ^ 2 = SIGMA ^ 2_S +倍标准差^ 2_e。 d是临床重要的差异。 δ= D /西格玛


参数：gamma
sigma^2_p is the extra variance from the random period effect for the crossover design. gamma=sigma^2_p/sigma^2  
SIGMA ^ 2_p是额外的方差从随机交叉设计周期的影响。伽马= SIGMA ^ 2_p/sigma ^ 2


参数：v1
sample mean for group 1  
样本均值为第1组


参数：v2
sample mean for group 2  
第2组的样本均值


参数：tau1
sample variance for group 1  
1组的样本方差


参数：tau2
sample variance for group 2  
第2组的样本方差为


参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


Example.15.1.4.2<-QT.PK.crossover(0.05,0.2,0.8,3,0.5,0.002,1,1,4,5)
Example.15.1.4.2
# 29[29]

## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function(alpha, beta,pho,K,delta,gamma,v1,v2,tau1,tau2){
n=(1+(v1-v2)^2/(tau1^2+tau2^2))*(pho+(1-pho)/K)*(qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))^2/(delta^2-gamma*(qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))^2)
  }

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注：
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