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R语言 complex.surv.dat.sim包 accum()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-16 12:33:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
accum(complex.surv.dat.sim)
accum()所属R语言包:complex.surv.dat.sim

                                         Aggregate data from a simulated cohort.
                                         从模拟队列的汇总数据。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Aggregate the observed number of events suffered by a subject, the time of follow-up, the duration of all the observed episodes and the real number of events suffered in all subject history.
聚合所遭受的主体所观察到的事件数,后续的时间,所有观察到的图和实数的所有学科的历史遭遇的事件的持续时间。


用法----------Usage----------


  accum(data)



参数----------Arguments----------

参数:data
An object of class mult.ev.data.sim, if the individual cohort has been simulated in a multiple event situation or an object of class rec.ev.data.sim, if the individual cohort has been simulated in a recurrent event situation. Note that, although the routine will work, it's probably not much useful in other contexts than recurrent event situation.   
类的一个对象mult.ev.data.sim,如果个人队列模拟多个事件的情况下,或一个类的对象rec.ev.data.sim,如果个人队列的经常性事件的情况进行了模拟。需要注意的日常工作,虽然,它可能没有太大的用处在其他情况下比经常性的活动情况。


Details

详细信息----------Details----------

The output contains z and real.ep.accum because they can be interesting when analyzing several aspects as missing data or individual heterogeneity, although those variables cannot be observed in a real cohort.
输出包含z和real.ep.accum“,因为他们可以很有趣几个方面进行分析时,丢失数据或个体异质性,但无法观察到这些变量可以在一个真正的队列。


值----------Value----------

An object of class sim.ev.agg.data. It is a list with a row for each subject in data, and the following columns
对象的类sim.ev.agg.data。这是一个有一排列表,每个主题data,下面列


参数:nid
an integer number that identifies the subject.
integer数字,用于标识的主题。


参数:old
real value indicating the time that the individual was at risk before the beginning of the follow-up.
真正的值,该值指示在个人风险的后续的开始前的时间。


参数:risk.bef
Boolean indicating if the subject was at risk before the beginning of the follow-up time or not.
Boolean表示如果被拍摄的在后续的时间或不开始前的风险。


参数:z
individual heterogeneity, generated according to the specified distribution.
个体异质性,根据指定的分布。


参数:x
value of each covariate randomly generated for each subject in the cohort.
每个协变量的值,随机生成的队列中的每个主题。


参数:obs.ep.accum
aggregated number of episodes suffered by an individual since the beginning of subject's follow-up time.
个人主体的随访时间开始以来所遭受的聚合发作次数。


参数:real.ep.accum
aggregated number of episodes suffered by an individual from the beginning of subject's history.
汇总发作次数从一开始就目标公司的历史上所遭受的个人。


参数:time.accum
global time of follow-up for each individual.
全球的后续每个人的时间。


参数:long.accum
global time not at risk within the follow-up time, corresponding to the sum of times between the end of an event and the beginning of the next.
全局时间不会在后续的时间,对应于在一个事件的结束和开始下一个之间的次数的总和之内的风险。


(作者)----------Author(s)----------



David Mori帽a, Centre Tecnol貌gic de Nutrici贸 i Salut and Albert Navarro, Universitat Aut貌noma de Barcelona




参见----------See Also----------

rec.ev.sim, mult.ev.sim, complex.surv.dat.sim
rec.ev.sim,mult.ev.sim,complex.surv.dat.sim


实例----------Examples----------


### A cohort with 500 subjects, with a maximum follow-up time of 1825 days and just a covariate, following a Bernoulli distribution, and a corresponding beta of -0.4, -0.5, -0.6 and -0.7 for each episode, in a context of recurrent events.[##500主题的队列,最大随访时间1825天,只是一个协,伯努利分配,以及相应的测试为-0.4,-0.5,-0.6和-0.7为每个图,在背景下,经常性的活动。]

sim.data <- rec.ev.sim(n=500, foltime=1825, dist.ev=c('lnorm','llogistic', 'weibull','weibull'), anc.ev=c(1.498, 0.924, 0.923, 1.051),
beta0.ev=c(7.195, 6.583, 6.678, 6.430),,
anc.cens=c(1.272, 1.218, 1.341, 1.484),
beta0.cens=c(7.315, 6.975, 6.712, 6.399), z=c("unif", 0.8,1.2), beta=list(c(-0.4,-0.5,-0.6,-0.7)), x=list(c("bern", 0.5)),
lambda=c(2.18,2.33,2.40,3.46),
priskb=0.5, max.old=730)

### Aggregated data[##汇总数据]

accum.data   <- accum(sim.data)

head(accum.data)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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