R语言:survreg()函数中文帮助文档(中英文对照)

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survreg(survival)
survreg()所属R语言包：survival

                                         Regression for a Parametric Survival Model
                                         参数生存模型的回归

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Fit a parametric survival regression model. These are location-scale models for an arbitrary transform of the time variable; the most common cases use a log transformation, leading to accelerated failure time models.
适合参数生存回归模型。这是一个时间变量的任意变换位置规模的模式;最常见的情况下使用日志转换，导致加速失效时间模型。


用法----------Usage----------


survreg(formula, data, weights, subset,
        na.action, dist="weibull", init=NULL, scale=0,
        control,parms=NULL,model=FALSE, x=FALSE,
        y=TRUE, robust=FALSE, score=FALSE, ...)




参数----------Arguments----------

参数：formula
a formula expression as for other regression models.  The response is usually a survival object as returned by the Surv function.  See the documentation for Surv, lm and formula for details.   
作为其他回归模型公式表达。 Surv函数返回的响应通常是一个生存的对象。 Surv，lm和formula详情，请参阅文档。


参数：data
a data frame in which to interpret the variables named in  the formula, weights or the subset arguments.   
在解释formula，weights或subset参数命名的变量的数据框。


参数：weights
optional vector of case weights
可选的情况下权重向量


参数：subset
subset of the observations to be used in the fit  
适合用于观测的子集


参数：na.action
a missing-data filter function, applied to the model.frame, after any  subset argument has been used.  Default is options()\$na.action.   
丢失的数据过滤功能，适用于subset参数已使用的任何model.frame后，。默认options()\$na.action。


参数：dist
assumed distribution for y variable.  If the argument is a character string, then it is assumed to name an element from survreg.distributions. These include "weibull", "exponential", "gaussian", "logistic","lognormal" and "loglogistic". Otherwise, it is assumed to be a user defined list conforming to the format described in survreg.distributions.  
假设y变量的分布。如果参数是一个字符串，然后它被假定为从survreg.distributions元素命名。这些措施包括"weibull"，"exponential"，"gaussian"，"logistic"，"lognormal"和"loglogistic"。否则，它被认为是符合到survreg.distributions中描述的格式用户自定义列表。


参数：parms
a list of fixed parameters.  For the t-distribution for instance this is the degrees of freedom; most of the distributions have no parameters.  
一个固定的参数列表。例如对于t分布，这是自由度;分布最没有参数。


参数：init
optional vector of initial values for the parameters.  
可选参数的初始值向量。


参数：scale
optional fixed value for the scale.  If set to <=0 then the scale is estimated.  
可选的固定值的规模。如果设置为<= 0，那么规模的估计。


参数：control
a list of control values, in the format produced by survreg.control. The default value is survreg.control()  
一个控制值的列表，在survreg.control格式。默认值是survreg.control()


参数：model,x,y
flags to control what is returned.  If any of these is true, then the model frame, the model matrix, and/or the vector of response times will be returned as components of the final result, with the same names as the flag arguments.
标志来控制返回。如果这些是真的，那么返回的框架模型，该模型矩阵，和/或响应时间的向量将作为最终结果的组成部分，作为标志参数相同的名称。


参数：score
return the score vector. (This is expected to be zero upon successful convergence.)  
返回比分向量。 （预计这将是成功后收敛为零。）


参数：robust
Use robust 'sandwich' standard errors, based on independence of individuals if there is no cluster() term in the formula, based on independence of clusters if there is.
使用强大的“三明治”的标准错误，基于个人独立的，如果有没有cluster()长期的公式，根据是否有独立的集群。


参数：...
other arguments which will be passed to survreg.control.  </table>
其他参数将被传递到survreg.control。 </ TABLE>


值----------Value----------

an object of class survreg is returned.
survreg类的对象被返回。


参见----------See Also----------

survreg.object, survreg.distributions, pspline, frailty, ridge
survreg.object，survreg.distributions，pspline，frailty，ridge


举例----------Examples----------


# Fit an exponential model: the two fits are the same[适合指数模型：两个配合是相同的]
survreg(Surv(futime, fustat) ~ ecog.ps + rx, ovarian, dist='weibull',
                                    scale=1)
survreg(Surv(futime, fustat) ~ ecog.ps + rx, ovarian,
        dist="exponential")

#[]
# A model with different baseline survival shapes for two groups, i.e.,[与基线为两个组，即不同的生存形状的模型，]
#   two different scales[两个不同的尺度]
survreg(Surv(time, status) ~ ph.ecog + age + strata(sex), lung)

# There are multiple ways to parameterize a Weibull distribution. The survreg [有多种方法参数威布尔分布。在survreg]
# function imbeds it in a general location-scale familiy, which is a [功能嵌入在一个位置一般规模的家庭内，这是一个]
# different parameterization than the rweibull function, and often leads[不同参数化比rweibull功能，而且往往导致]
# to confusion.[混乱。]
#   survreg's scale  =    1/(rweibull shape)[survreg的规模= 1 /（rweibull形状）]
#   survreg's intercept = log(rweibull scale)[survreg的拦截日志（rweibull规模）]
#   For the log-likelihood all parameterizations lead to the same value.[所有参数化对数似然导致相同的值。]
y <- rweibull(1000, shape=2, scale=5)
survreg(Surv(y)~1, dist="weibull")

# Economists fit a model called `tobit regression', which is a standard[经济学家适合称为Tobit回归模型，这是一个标准]
# linear regression with Gaussian errors, and left censored data.[高斯的错误，左删失数据的线性回归。]
tobinfit <- survreg(Surv(durable, durable>0, type='left') ~ age + quant,
                    data=tobin, dist='gaussian')

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