找回密码
 注册
查看: 835|回复: 0

R语言 rms包 Function()函数中文帮助文档(中英文对照)

[复制链接]
发表于 2012-9-27 19:10:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
Function(rms)
Function()所属R语言包:rms

                                        Compose an S Function to Compute X beta from a Fit
                                         从飞度,撰写的S函数计算X测试版

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function is a class of functions for creating other S functions. Function.rms is the method for creating S functions to compute X beta, based on a model fitted with rms in effect.   Like latex.rms, Function.rms simplifies restricted cubic spline functions and factors out terms in second-order interactions. Function.rms will not work for models that have third-order interactions involving restricted cubic splines. Function.cph is a particular method for handling fits from cph, for which an intercept (the negative of the centering constant) is added to   the model.  sascode is a function that takes an S function such as one created by Function and does most of the editing to turn the function definition into a fragment of SAS code for computing X beta from the fitted model, along with assignment statements that initialize predictors to reference values. perlcode similarly creates Perl code to evaluate a fitted regression model.
Function是一类函数用于创建其他S系列功能。 Function.rms的方法创建S函数来计算X测试版,一个模型的基础上配备rms的影响。 latex.rms,Function.rms简化了三次样条函数和因素限制了二阶相互作用。 Function.rms不会工作模式,有限制三次样条函数的三阶交互。 Function.cph是适合从cph,其中的截距(负的定心常数)被添加到模型中一个特定的方法,用于处理。 sascode是一个函数,它接受一个S的功能,如创建的Function的编辑把函数的定义SAS代码片段的拟合模型计算x测试,以及用赋值语句初始化的预测参考值。 perlcode同样,Perl代码评估拟合回归模型。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'rms'
Function(object, intercept=NULL,
digits=max(8, .Options$digits), ...)
## S3 method for class 'cph'
Function(object, intercept=-object$center, ...)

# Use result as fun(predictor1=value1, predictor2=value2, \dots)

sascode(object, file='', append=FALSE)

perlcode(object)



参数----------Arguments----------

参数:object
a fit created with rms in effect  
一个合适的创建rms的影响


参数:intercept
an intercept value to use (not allowed to be specified to Function.cph). The intercept is usually retrieved from the regression coefficients automatically.  
截距的值使用(不允许指定Function.cph)。截距通常是从回归系数自动检索。


参数:digits
number of significant digits to use for coefficients and knot locations  
一些重要的数字系数和结位置


参数:file
name of a file in which to write the SAS code.  Default is to write to standard output.  
名的文件,在其中写的SAS代码。默认是输出到标准输出。


参数:append
set to TRUE to have sascode append code to an existing file named file.  
设置为TRUEsascode代码附加到现有文件名为file。


参数:...
arguments to pass to Function.rms from Function.cph
参数传递给Function.rmsFunction.cph


值----------Value----------

Function returns an S-Plus function that can be invoked in any usual context.  The function has one argument per predictor variable, and the default values of the predictors are set to adjust-to values (see datadist).  Multiple predicted X beta values may be calculated by specifying vectors as arguments to the created function. All non-scalar argument values must have the same length. perlcode returns a character string with embedded newline characters.
Function返回一个S-Plus功能,可以在任何通常情况下调用。每个预测变量的函数有一个参数被设置为默认值的预测adjust-to值(见datadist)。多预测,通过指定所创建的函数的参数向量X beta值可以计算。所有非标量参数值必须具有相同的长度。 perlcode返回一个字符串,嵌入的换行符。


(作者)----------Author(s)----------



Frank Harrell, Jeremy Stephens, and Thomas Dupont<br>
Department of Biostatistics<br>
Vanderbilt University<br>
f.harrell@vanderbilt.edu




参见----------See Also----------

latex.rms, transcan, predict.rms, rms, rms.trans
latex.rms,transcan,predict.rms,rms,rms.trans


实例----------Examples----------


set.seed(1331)
x1 <- exp(rnorm(100))
x2 <- factor(sample(c('a','b'),100,rep=TRUE))
dd <- datadist(x1, x2)
options(datadist='dd')
y  <- log(x1)^2+log(x1)*(x2=='b')+rnorm(100)/4
f  <- ols(y ~ pol(log(x1),2)*x2)
f$coef
g  <- Function(f, digits=5)
g
sascode(g)
cat(perlcode(g), '\n')
g()
g(x1=c(2,3), x2='b')   #could omit x2 since b is default category[,可以省略X2因为b是默认类别]
predict(f, expand.grid(x1=c(2,3),x2='b'))
g8 &lt;- Function(f)   # default is 8 sig. digits[默认值是8信号。数字]
g8(x1=c(2,3), x2='b')
options(datadist=NULL)


## Not run: [#不运行:]
# Make self-contained functions for computing survival probabilities[自足的生存概率计算功能]
# using a log-normal regression[使用一个log正常回归]
f <- psm(Surv(d.time, death) ~ rcs(age,4)*sex, dist='gaussian')
g <- Function(f)
surv <- Survival(f)
# Compute 2 and 5-year survival estimates for 50 year old male[计算2年和5年生存率估计为50岁的男性]
surv(c(2,5), g(age=50, sex='male'))

## End(Not run)[#(不执行)]

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。
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

手机版|小黑屋|生物统计家园 网站价格

GMT+8, 2024-11-24 11:52 , Processed in 0.025453 second(s), 16 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表