R语言 survcomp包 hr.comp2()函数中文帮助文档(中英文对照)

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hr.comp2(survcomp)
hr.comp2()所属R语言包：survcomp

                                         Function to statistically compare two hazard ratios (alternative interface)
                                         统计学比较两个危险比（替代接口的功能）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function compares two hazard ratios from their betas and standard errors as computed by a Cox model for instance. The statistical test is a Student t test for dependent samples. The two hazard ratios must be computed from the same survival data.
这个函数比较两个从他们的贝塔值和标准误差的危险Cox模型的一个实例计算的比率。统计检验是相依样本t检验。必须计算两个危险比从相同的生存数据。


用法----------Usage----------


hr.comp2(x1, beta1, se1, x2, beta2, se2, n)



参数----------Arguments----------

参数：x1
risk score used to estimate the first hazard ratio.  
风险评分用于估计危险比。


参数：beta1
beta estimate for the first hazard ratio.  
测试的第一危险比估计。


参数：se1
standard error of beta estimate for the first hazard ratio.  
为测试第一的危险比估计的标准误差。


参数：x2
risk score used to estimate the second hazard ratio.  
风险评分用于估计第二的危险比。


参数：beta2
beta estimate for the second hazard ratio.  
测试的第二个危险比估计。


参数：se2
standard error of beta estimate for the first hazard ratio.  
为测试第一的危险比估计的标准误差。


参数：n
number of samples from which the hazard ratios were estimated.  
从它的风险比估计的样本数。


Details

详情----------Details----------

The two hazard ratios must be computed from the same samples (and corresponding survival data). The function uses a Student t test for dependent samples.
两个危险比必须从同一样品（以及相应的生存数据）计算。该功能使用相依样本t检验。


值----------Value----------


参数：p.value
p-value from the Student t test for the comparison beta1 > beta2 (equivalently hr1 > hr2)
p值的比较β1的Beta2中（等价HR1 HR2）学生t检验


参数：hr1
value of the first hazard ratio
第一危险比价值


参数：hr2
value of the second hazard ratio
价值第二的危险比


作者（S）----------Author(s)----------


Benjamin Haibe-Kains



参考文献----------References----------


<h3>See Also</h3>

举例----------Examples----------


require(survival)
set.seed(12345)
age <- as.numeric(rnorm(100, 50, 10) >= 50)
size <- as.numeric(rexp(100,1) > 1)
stime <- rexp(100)
cens <- runif(100,.5,2)
sevent <- as.numeric(stime <= cens)
stime <- pmin(stime, cens)
coxm1 <- coxph(Surv(stime, sevent) ~ age)
coxm2 <- coxph(Surv(stime, sevent) ~ size)
hr.comp2(x1=age, beta1=coxm1$coefficients, se1=drop(sqrt(coxm1$var)),
  x2=size, beta2=coxm2$coefficients, se2=drop(sqrt(coxm2$var)), n=100)

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