R语言 vacem包 constant.post.9mo()函数中文帮助文档(中英文对照)

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constant.post.9mo(vacem)
constant.post.9mo()所属R语言包：vacem

                                        Defines a simple cumulative distribution function (CDF) with...
                                         定义一个简单的累积分布函数（CDF）...

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Defines a simple cumulative distribution function (CDF) with a constant "hazard" rate @p lambda of routine vaccination
定义一个简单的累积分布函数（CDF）的恒定率“危险”@ P lambda值的常规免疫接种


用法----------Usage----------


constant.post.9mo(age, lambda)



参数----------Arguments----------

参数：age
the age of the individual
个人的年龄


参数：lambda
the routine vaccination "hazard" rate </table>
“危险”的常规免疫接种率</ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

The cumulative distribution function determines an individual's probabilty of receiving a routine vaccination.  It is passed into the weighting calculation function (@codew.matrix) by various coverage analysis functions such as @code ll.coverage  and @code mcmc.estimate .  A user specifies, by name, which CDF to use when an analysis function is invoked, e.g. @code mcmc.estimate( ..., routine.cdf = "const.post.9m", ... ) . See the documentation for the respective analysis functions for
累积分布函数来确定一个人的probabilty接收常规免疫接种。它被传递到加权计算功能（@ codew.matrix），通过不同的覆盖分析的功能，如@代码ll.coverage和@ code mcmc.estimate的。用户指定的名称，CDF分析函数被调用时使用的，例如代码mcmc.estimate（...，routine.cdf =的“const.post.9m”，...）。请参阅文档为各自的分析功能


值----------Value----------

pexp( @p age - 8.5, @p lambda )
pexp( @p age - 8.5, @p lambda )

@see w.matrix @see ll.coverage
@ w.matrix @查看ll.coverage


实例----------Examples----------


plot( x=x, y=constant.post.9mo(x,lambda) )

x <- 0:24 ; lambda <- seq( 1.0, 0.1, -0.2 )
plot( type="n", x=x, xlab="age", ylab="constant.post.9mo(age,lambda)",
xlim=c(min(x),max(x)), ylim=c(0,1),
xaxp=c(min(x),max(x),(max(x)-min(x))/2) )
legend( "bottomright", "lambda", lambda, inset=0.1,
fill=c(1:length(lambda)) )
for ( i in 1:length(lambda) ) {
lines( x=x, y=constant.post.9mo(x,lambda[i]), col=i )

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