R语言 survcomp包 sbrier.score2proba()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sbrier.score2proba(survcomp)
sbrier.score2proba()所属R语言包：survcomp

                                         Function to compute the BSCs from a risk score, for all the times of event occurrence
                                         从风险得分函数来计算的BSC的所有事件发生的时间，

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function computes all the Brier scores (BSC) and the corresponding integrated Briser score (IBSC) from a risk score, for all the times of event occurrence. The risk score is first transformed in survival probabilities using either a Cox model or the product-limit estimator.
从风险评分函数计算所有的马库斯 - 布莱尔分数（BSC）和相应的的综合Briser得分（IBSC），所有事件发生的时间。首先转化风险评分中使用的Cox模型或产品的限制估计的生存概率。


用法----------Usage----------


sbrier.score2proba(data.tr, data.ts, method = c("cox", "prodlim"))



参数----------Arguments----------

参数：data.tr
the data frame for the training set. This data frame must contain three columns for the times, the event occurrence and the risk score. These columns are called "time", "event" and "score" respectively.  
训练集的数据框。这个数据框必须包含三列的时代，事件的发生和风险得分。这些列被称为“时间”，“事件”和“得分”。


参数：data.ts
the data frame for the test set. This data frame must contain three columns for the times, the event occurrence and the risk score. These columns are called "time", "event" and "score" respectively.  
测试集的数据框。这个数据框必须包含三列的时代，事件的发生和风险得分。这些列被称为“时间”，“事件”和“得分”。


参数：method
method for survival probabilities estimation using either a Cox model or the product-limit estimator  
生存概率估计的方法，使用的Cox模型或产品的限制估计


值----------Value----------


参数：time
vector of points in time
在时间点的向量


参数：bsc
vector of Brier scores (BSC) at ome points in time
马库斯 - 布莱尔分数（BSC）的向量青梅在时间点


参数：bsc.integrated
value of the integrated Brier score (IBSC)
价值的综合马库斯 - 布莱尔得分（IBSC）


作者（S）----------Author(s)----------


Benjamin Haibe-Kains



参考文献----------References----------




<h3>See Also</h3>

举例----------Examples----------


set.seed(12345)
age <- rnorm(30, 50, 10)
stime <- rexp(30)
cens <- runif(30,.5,2)
sevent <- as.numeric(stime <= cens)
stime <- pmin(stime, cens)
dd <- data.frame("time"=stime, "event"=sevent, "score"=age)

#Cox's model[Cox模型]
sbrier.score2proba(data.tr=dd, data.ts=dd, method="cox")
#product-limit estimator[产品限估计]
sbrier.score2proba(data.tr=dd, data.ts=dd, method="prodlim")

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