R语言 RobustAFT包 predict.TML()函数中文帮助文档(中英文对照)

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predict.TML(RobustAFT)
predict.TML()所属R语言包：RobustAFT

                                        Predict method for "TML" objects
                                         “TML”的对象为预测方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Obtains predictions from a fitted Truncated Maximum Likelihood (TML) object.
从一个装有截断的最大似然（TML）对象获取的预测。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'TML'



参数----------Arguments----------

参数：object
An object of class "TML", usually, a result of a call to TML.noncensored or TML.censored.
对象类的“TML”，通常情况下，调用TML.noncensored或TML.censored的结果。


参数：newdata
Optionally, a vector, a matrix or a data frame containing the variables with which to predict.  If omitted, the fitted values of object are returned.
任选地，一个向量，一个矩阵或一个数据框包含的变量，用以预测。如果省略，则返回的拟合值object。


参数：...
Additional arguments affecting the predictions produced.
其他参数影响的预测产生。


Details

详细信息----------Details----------

newdata must have the same number of variables (that is of columns) as the model. If object is a model with an intercept, newdata must have a first column of 1.
newdata必须具有相同的数量的变量（即列）作为模型。 object如果是一个截距模型，newdata必须有一个第一列1。


值----------Value----------

Returns a vector of predictions.
返回一个向量的预测。


参见----------See Also----------

TML.noncensored, TML.censored, predict
TML.noncensored，TML.censored，predict


实例----------Examples----------


     data(D243)
     Cost <- D243$Cost                             # Cost (Swiss francs)[费用（瑞士法郎）]
     LOS  <- D243$LOS                              # Length of stay (days)[住院天数（天）]
     Adm  <- D243$Typadm; Adm <- (Adm==" Urg")*1   # Type of admission [入院类型]
                                                   # (0=on notification, 1=Emergency)[（0 =通知，紧急）]

     # Fitting the model[拟合模型]
     z    <- TML.noncensored(log(Cost)~log(LOS)+Adm, errors="logWeibull")

     # With a vector of data[随着数据的矢量]
     vec  <- c(1, 2.4, 1)
     predict(object = z, newdata = vec)
     # With a matrix of data[随着数据的矩阵]
     mat  <- matrix(c(1,1,2.4,2.7,1,0), ncol=3)
     predict(z, mat)
     # With a data frame[随着数据框]
     dat  <- as.data.frame(cbind("intercept"=c(1,1,1), "log(LOS)"=c(2.4,2.7,2.2),
             "Adm"=c(1,0,1)))
     predict(z, dat)

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