UPSnnltd(USPS)
UPSnnltd()所属R语言包:USPS
Nearest Neighbor Distribution of LTDs in Unsupervised Propensiy Scoring
最近邻分布LTDs在无监督Propensiy评估
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, UPSnnltd() characterizes the distribution of Nearest Neighbor "Local Treatemnt Differences" (LTDs) on
对于一个给定数量的患者群在基线X-协的空间中,UPSnnltd()近邻“本地Treatemnt差异”(Ltd子公司)的分布特征
用法----------Usage----------
UPSnnltd(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 UPSnnltd(n) for varying numbers of clusters, n, are typically 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. UPSnnltd(n) then determines the LTD Distribution corresponding to n clusters and, optionally, displays this distribution in a "Snowball" plot.
多次调用UPSnnltd(n)为不同的数字聚类,N,通常是由后首先调用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。 UPSnnltd(N),然后确定相应的团簇,“滚雪球”的图,显示此分布在公司分布。
值----------Value----------
An output list object of class UPSnnltd:
输出列表对象类UPSnnltd:
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:nnhbindf
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:binvars
Unadjusted variance by cluster and treatment.
未经调整的方差的聚类和治疗。
参数:binfreq
Number of patients by bin and treatment.
bin和治疗的患者数。
参数:awbdif
Across cluster average difference with cluster size weights.
在聚类簇的大小重量平均差异。
参数:awbsde
Standard error of awbdif.
的标准误差awbdif。
参数:wwbdif
Across cluster average difference, inverse variance weights.
在聚类平均水平的差异,逆差额的权重。
参数:wwbsde
Standard error of wwbdif.
的标准误差wwbdif。
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 => only next eight outputs; "factor" => only last three outputs.
“继续”uous =>接下来的8个输出;“因子”=>最后三个输出。
参数:aovdiff
ANOVA summary for treatment main effect only.
ANOVA摘要治疗的主要作用。
参数:form2
Formula for outcome differences due to bins and to treatment nested within bins.
由于箱和内箱处理嵌套公式结果的差异。
参数:bindiff
ANOVA summary for treatment nested within cluster.
聚类内处理嵌套的方差分析总结。
参数:sig2
Estimate of error mean square in nested model.
在嵌套模型估计的均方误差。
参数:pbindif
Unadjusted treatment difference by cluster.
未经调整的聚类治疗效果差。
参数:pbinsde
Standard error of the unadjusted difference by cluster.
未经调整的差异进行聚类的标准误差。
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 UPSnnltd() plot with 1 cluster.
最大可能的雪球在UPSnnltd()图1簇的符号大小。
参数:factab
Marginal table of counts by Y-factor level and treatment.
边际表的计数Y-因子水平和治疗。
参数:cumchi
Cumulative Chi-Square statistic for interaction in the three-way, nested table.
累积的卡方统计的互动中三路,嵌套表。
参数:cumdf
Degrees of-Freedom for the Cumulative Chi-Squared.
累积卡方的自由程度。
(作者)----------Author(s)----------
Bob Obenchain <wizbob@att.net>
参考文献----------References----------
Proceedings of the American Statistical Association (on CD) 8 pages.
in Observational Studies for Causal Effects. Biometrika 70: 41–55.
Biometrics 36: 293-298.
参见----------See Also----------
UPSivadj, UPSaccum and UPSgraph.
UPSivadj,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")
lif070nn <- UPSnnltd(70)
lif070nn
plot(lif070nn)
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