R语言 sft包 capacity.or()函数中文帮助文档(中英文对照)

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capacity.or(sft)
capacity.or()所属R语言包：sft

                                         Capacity Coefficient for First-Terminating (OR) Processing
                                         容量系数为第一终端（OR）

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates the Capacity Coefficient for First-Terminating (OR) Processing
第一终端的计算能力系数（OR）


用法----------Usage----------


capacity.or(RT, CR=NULL, ratio=TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：RT
A list of response time arrays.  The first array in the list is assumed to be the exhaustive condition.
列表的响应时间阵列。在列表中的第一个阵列被假定为是详尽无遗的条件。


参数：CR
A list of correct/incorrect indicator arrays.  If NULL, assumes all are correct.
正确/不正确的指标阵列列表。如果为NULL，假设都是正确的。


参数：ratio
Indicates whether to return the standard ratio capacity coefficient or, if FALSE, the difference form.
表示是否返回标准比容量系数，如果为FALSE，所不同的形式。


Details

详细信息----------Details----------

The OR capacity coefficient compares performance on task to an unlimited-capacity, independent, parallel (UCIP) model using cumulative hazard functions.  Suppose Hi(t) is the cumulative hazard function for response times when process i is completed in isolation and Hi(t) is the cumulative hazard function for response times when all processes occur together and a response is made as soon as any of the processes finish.  Then the OR capacity coefficient is given by,
任务性能或容量系数比较一个无限容量的，独立的，平行的模型（UCIP）使用累积风险函数。假设Hi(t)是累积风险函数时的响应时间过程i完成隔离和Hi(t)是累积风险函数的响应时间，当所有的进程同时发生，并作出响应一旦任何进程完成。然后，OR（或）的容量系数由下式给出，

The denominator is the estimated cumulative hazard function for the UCIP model, based on the response times for each process in isolation and the numerator is the actual performance.
分母是估计的累积风险函数的UCIP模型，根据在隔离每个进程的响应时间和分子的实际表现。

Cor(t)<1 implies worse performance than the UCIP model.  This indicates that either there are limited processing resources, there is inhibition among the subprocesses, or the items are not processed in parallel (e.g., the items may be processed serially).
Cor(t)<1意味着表现更差比UCIP模型。这表明可能是有限的处理资源，有抑制产生的子进程，或资料的没有并行处理，（例如，项目可以被串行处理）。

Cor(t)>1 implies better performance than the UCIP model.  This indicates that either there are more processing resources available per process when there are more processes, that there is facilitation among the subprocesses, or the items are not processed in parallel (e.g., the items may be processed coactively).
Cor(t)>1意味着更好的性能比UCIP模型。这表明，无论是有更多的处理资源给每一个进程有多个进程时，有便利的子进程之间，或项目不并行处理（例如，可处理coactively），。

The difference form of the capacity coefficient is given by,
的不同形式的容积系数由下式给出

Negative values indicate worse than UCIP performance and positive values indicate better than UCIP performance.
负值表示不如UCIP性能和正面的价值观表示比UCIP性能的。


值----------Value----------


参数：Ct
An object of class approxfun representing the OR capacity coefficient.
一个对象或容量系数的类approxfun的。


参数：Var
An object of class approxfun representing the variance of the estimated AND capacity coefficient.  Only returned if ratio=FALSE.
对象的类approxfun的方差的估计和能力系数。如果只返回率= FALSE。


参数：statistic
Z-score of a null-hypothesis test for UCIP performance.
Z-一个零假设测试为UCIP性能得分。


参数：p.val
p-value of a null-hypothesis test for UCIP performance.
p值的零假设为UCIP性能测试。


（作者）----------Author(s)----------



Joe Houpt &lt;jhoupt@indiana.edu&gt;




参考文献----------References----------




参见----------See Also----------

capacityGroup capacity.and estimateUCIPor estimateNAH approxfun
capacityGroupcapacity.andestimateUCIPorestimateNAHapproxfun


实例----------Examples----------


rate1 <- .35
rate2 <- .3
RT.pa <- rexp(100, rate1)
RT.ap <- rexp(100, rate2)
RT.pp.limited <- pmin( rexp(100, .5*rate1), rexp(100, .5*rate2))
RT.pp.unlimited <- pmin( rexp(100, rate1), rexp(100, rate2))
RT.pp.super <- pmin( rexp(100, 2*rate1), rexp(100, 2*rate2))
tvec <- sort(unique(c(RT.pa, RT.ap, RT.pp.limited, RT.pp.unlimited, RT.pp.super)))

cap.limited <- capacity.or(RT=list(RT.pp.limited, RT.pa, RT.ap))
cap.unlimited <- capacity.or(RT=list(RT.pp.unlimited, RT.pa, RT.ap))
cap.super <- capacity.or(list(RT=RT.pp.super, RT.pa, RT.ap))

matplot(tvec, cbind(cap.limited$Ct(tvec), cap.unlimited$Ct(tvec), cap.super$Ct(tvec)),type='l',lty=1,ylim=c(0,3), col=2:4, main="Example Capacity Functions", xlab="Time", ylab="C(t)")
abline(1,0)
legend('topright', c("Limited", "Unlimited", "Super"), lty=1, col=2:4)

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