htestimate(samplingbook)
htestimate()所属R语言包：samplingbook
Horvitz-Thompson Estimator
霍维茨 - 汤普森估计
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Calculates Horvitz-Thompson estimate with different methods for variance estimation such as Yates and Grundy, Hansen-Hurwitz and Hajek.
Yates和格兰迪，汉森Hurwitz和哈耶克的方差估计，如用不同的方法计算霍维茨 - 汤普森估计。
用法----------Usage----------
htestimate(y, N, PI, pk, pik, method = 'yg')
参数----------Arguments----------
参数：y
vector of observations
观测向量
参数：N
integer for population size
整数人口规模
参数：PI
square matrix of second order inclusion probabilities with n rows and cols. It is necessary to be specified for variance estimation by methods 'ht' and 'yg'.
方形矩阵二阶包含概率n行和列。它是必要的，被指定为方差估计的方法'ht'和'yg'。
参数：pk
vector of first order inclusion probabilities of length n for the sample elements. It is necessary to be specified for variance estimation by methods 'hh' and 'ha'.
一阶包含概率向量的长度n样品元素。它是必要的，被指定为方差估计的方法'hh'和'ha'。
参数：pik
an optional vector of first order inclusion probabilities of length N for the population elements . It can be used for variance estimation by method 'ha'.
一个可选的向量的一阶包含概率的长度N的人口元素。它可以被用于方差估计的方法'ha'。
参数：method
method to be used for variance estimation. Options are 'yg' (Yates and Grundy) and 'ht' (Horvitz-Thompson), approximate options are 'hh' (Hansen-Hurwitz) and 'ha' (Hajek).
方法被用于方差估计。选项是'yg'（Yates和格兰迪）'ht'（霍维兹汤普森），近似的选项是'hh'（汉森 - 赫维茨）的和'ha'（哈耶克）。
Details
详细信息----------Details----------
For using methods 'yg' or 'ht' has to be provided matrix PI, and for 'hh' and 'ha' has to be specified vector pk of inclusion probabilities. Additionally, for Hajek method 'ha' can be specified pik. Unless, an approximate Hajek method is used.
使用方法'yg'或'ht'必须提供矩阵PI，和'hh'和'ha'有指定向量pk包含概率。此外，哈耶克方法'ha'可以指定了pik。除非近似哈耶克方法被使用。
值----------Value----------
The function htestimate returns a value, which is a list consisting of the components
的功能htestimate返回一个值，它是由组件组成的一个列表
参数：call
is a list of call components: y observations, N population size, PI inclusion probabilities, pk inclusion probabilities of sample, pik full inclusion probabilities and method method for variance estimation
是调用组件的列表：y观察，N人口规模，PI的包含概率，pk的包含概率的样品，pik充分融入概率和 method的方差估计方法
参数：mean
mean estimate
平均估计
参数：se
standard error of the mean estimate
标准误差的平均估计
（作者）----------Author(s)----------
Juliane Manitz
参考文献----------References----------
参见----------See Also----------
pps.sampling
pps.sampling
实例----------Examples----------
data(influenza)
summary(influenza)
# pps.sampling()[pps.sampling（）]
set.seed(108506)
pps <- pps.sampling(z=influenza$population,n=20,method='midzuno')
sample <- influenza[pps$sample,]
# htestimate()[htestimate（）]
N <- nrow(influenza)
# exact variance estimate[确切的方差估计]
PI <- pps$PI
htestimate(sample$cases, N=N, PI=PI, method='yg')
htestimate(sample$cases, N=N, PI=PI, method='ht')
# approximate variance estimate[方差近似估计]
pk <- pps$pik[pps$sample]
htestimate(sample$cases, N=N, pk=pk, method='hh')
pik <- pps$pik
htestimate(sample$cases, N=N, pk=pk, pik=pik, method='ha')
# without pik just approximate calculation of Hajek method[没有碧只是近似计算哈耶克方法]
htestimate(sample$cases, N=N, pk=pk, method='ha')
# calculate confidence interval based on normal distribution for number of cases[基于正态分布计算的置信区间为病例数]
est.ht <- htestimate(sample$cases, N=N, PI=PI, method='ht')
est.ht$mean*N
lower <- est.ht$mean*N - qnorm(0.975)*N*est.ht$se
upper <- est.ht$mean*N + qnorm(0.975)*N*est.ht$se
c(lower,upper)
# true number of influenza cases[真正的流感情况数字]
sum(influenza$cases)
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。
|
发表于 2012-9-29 21:42:58
