R语言 USPS包 UPSivadj()函数中文帮助文档(中英文对照)

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UPSivadj(USPS)
UPSivadj()所属R语言包：USPS

                                        Instrumental Variable LATE Linear Fitting in Unsupervised Propensiy Scoring
                                         在无监督Propensiy评估工具变量晚线性拟合

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

For a given number of patient clusters in baseline X-covariate space and a specified Y-outcome variable, linearly smooth the distribution of Local Average Treatment Effects (LATEs) plotted versus Within-Cluster Treatment Selection (PS)
对于一个给定数量的患者群在基线X-协的空间和指定的Y-的结果变量，线性平滑绘制当地平均水平的治疗效果（尖吻鲈）的分布与聚类内的治疗选择（PS）


用法----------Usage----------


  UPSivadj(numclust)



参数----------Arguments----------

参数：numclust
Number of clusters in baseline X-covariate space.
数在基线协变量X-空间中的聚类。


Details

详细信息----------Details----------

Multiple calls to UPSivadj(n) for varying numbers of clusters n are made after first invoking UPShclus() to hierarchically cluster patients in X-space and then invoking UPSaccum() to specify a Y outcome variable and a two-level treatment factor t.  UPSivadj(n) linearly smoothes the LATE distribution when plotted versus within cluster propensity score percentages.
多次调用UPSivadj（N）变化的数字聚类n的后首先调用UPShclus（），以分层聚类患者在X-空间，然后的调用UPSaccum（）来指定一个Y的结果变量和一个2级待遇因子T。 UPSivadj（n）的线性平滑晚的分布作图聚类内的倾向得分百分比。


值----------Value----------

An output list object of class UPSivadj:
输出列表对象类UPSivadj：


参数：hiclus
Name of clustering object created by UPShclus().
聚类创建的对象由UPShclus（）的名称。


参数：dframe
Name of data.frame containing X, t & Y variables.
数据框的名称X，T＆Y变量。


参数：trtm
Name of treatment factor variable.
处理因素变量的名称。


参数：yvar
Name of outcome Y variable.
结果Y变量的名称。


参数：numclust
Number of clusters requested.
聚类要求的数量。


参数：actclust
Number of clusters actually produced.
数实际生产聚类。


参数：scedas
Scedasticity assumption: "homo" or "hete"
Scedasticity的假设：“拉人”或“HETE”


参数：PStdif
Character string describing the treatment difference.
字符串描述治疗效果差。


参数：ivhbindf
Vector containing cluster number for each patient.  
Vector，其中包含每个病人的簇号。


参数：rawmean
Unadjusted outcome mean by treatment group.
未经调整的结果治疗组的意思。


参数：rawvars
Unadjusted outcome variance by treatment group.
未经调整的结果差异治疗组。


参数：rawfreq
Number of patients by treatment group.
治疗组的患者数。


参数：ratdif
Unadjusted mean outcome difference between treatments.
未经调整的平均结果治疗之间的差异。


参数：ratsde
Standard error of unadjusted mean treatment difference.
未经调整的平均治疗差异的标准误差。


参数：binmean
Unadjusted mean outcome by cluster and treatment.
未经调整的平均结果的聚类和治疗。


参数：binfreq
Number of patients by bin and treatment.
bin和治疗的患者数。


参数：faclev
Maximum number of different numerical values an outcome variable can assume without automatically being converted into a "factor" variable; faclev=1 causes a binary indicator to be treated as a continuous variable determining an average or proportion.
不同的数值的最大数量的结果变量可以假设没有自动被转换成一个“因子”变量; faclev = 1导致二进制指示器被处理作为一个连续变量来确定平均或比例。


参数：youtype
"contin"uous => next eleven outputs; "factor" => no additional output items.
“继续”uous =>未来11个输出;“因子”=>额外的输出项目。


参数：pbinout
LATE regardless of treatment by cluster.
晚不管聚类治疗。


参数：pbinpsp
Within-Cluster Treatment Percentage = non-parametric Propensity Score.
在聚类处理率=非参数化的倾向得分。


参数：pbinsiz
Cluster radii measure: square root of total number of patients.
聚类半径的措施：患者总数的平方根。


参数：symsiz
Symbol size of largest possible Snowball in a UPSivadj() plot with 1 cluster.
最大可能的雪球在UPSivadj（）图1簇的符号大小。


参数：ivfit
lm() output for linear smooth across clusters.
在聚类流明（）输出，线性平滑。


参数：ivtzero
Predicted outcome at PS percentage zero.
预测结果在PS比例为零。


参数：ivtxsde
Standard deviation of outcome prediction at PS percentage zero.
PS比例为零预测结果的标准偏差。


参数：ivtdiff
Predicted outcome difference for PS percentage 100 minus that at zero.
PS比例100减为零预测结果的差异。


参数：ivtdsde
Standard deviation of outcome difference.
结果差异的标准偏差。


参数：ivt100p
Predicted outcome at PS percentage 100.
PS比例100预测结果。


参数：ivt1pse
Standard deviation of outcome prediction at PS percentage 100.
在PS比例100预测结果的标准偏差。


（作者）----------Author(s)----------


Bob Obenchain <wizbob@att.net>



参考文献----------References----------

Local Average Treatment Effects (LATEs). Econometrica 62: 467-475.
Proceedings of the American Statistical Association (on CD) 8 pages.

Myocardial Infarction in the Elderly Reduce Mortality?: Analysis Using Instrumental Variables. JAMA 272: 859-866.
in Observational Studies for Causal Effects. Biometrika 70: 41-55.

参见----------See Also----------

UPSnnltd, UPSaccum and UPSgraph.
UPSnnltd，UPSaccum和UPSgraph。


实例----------Examples----------


  data(lindner)
  UPSxvars <- c("stent", "height", "female", "diabetic", "acutemi", "ejecfrac", "ves1proc")
  UPSharch <- UPShclus(lindner, UPSxvars)
  UPSaccum(UPSharch, lindner, abcix, lifepres, faclev=1, scedas="homo", accobj="ABClife")

  lif100iv <- UPSivadj(100)
  lif100iv
  plot(lif100iv)

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