R语言 SimHap包 survPheno.dat()函数中文帮助文档(中英文对照)

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survPheno.dat(SimHap)
survPheno.dat()所属R语言包：SimHap

                                        Example phenotypic survival data
                                         的示例表型生存数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Data on the recurrence times to infection, at the point of insertion of the catheter, for kidney patients using portable dialysis equipment. Catheters may be removed for reasons other than infection, in which case the observation is censored.  Each patient has exactly 2 observations. pheno.dat is an example phenotypic data set containing biological measures to be used by snp.surv, haplo.surv.
感染复发时间上的数据，在该点的插入的导管，为使用便携式透析设备的肾病患者。导管可能会被删除的原因以外的感染，在这种情况下，观察被审查。每个病人究竟有2个观察值。 pheno.dat是一个示例表型数据集，其中包含生物措施要使用的snp.surv，haplo.surv。


用法----------Usage----------


data(survPheno.dat)



格式----------Format----------

A data frame with 76 observations on the following 6 variables.
76观察以下6个变量的数据框。




id patient identifier.
id病人的标识符。




time time.
time时间。




status event status.
status事件状态。




age in years.
age年。




sex 1=male, 2=female.
sex1 =男，2女。




disease disease type (0=GN, 1=AN, 2=PKD, 3=Other).
disease疾病类型（0 = GN，1 = 2 = PKD，3 =其他）。


Details

详细信息----------Details----------

This data is the same as the kidney data from the survival package, with the frail parameter eliminated.
此作为kidneysurvival包从数据的数据是相同的，消除frail参数。


源----------Source----------

McGilchrist and Aisbett, Biometrics 47, 461-66, 1991
McGilchrist和Aisbett，生物特征识别47，461-66，1991年


实例----------Examples----------



data(SNPsurv.dat)

# transforms SNPlong.dat to an object containing 3 columns[转换到一个对象，它包含3列的SNPlong.dat]
# per SNP - additive, dominant and recessive, where genotypes[每个SNP  - 添加剂，显性和隐性的，其中基因型]
# defined in 'baseline' serve as the baseline genotypes[中定义的“基线”作为基线基因型]
survGeno.dat <- SNP2Geno(SNPsurv.dat, baseline=c("V2V2", "GG", "CC"))

data(survPheno.dat)

mymodel <- snp.surv(formula1=Surv(time, status)~age+SNP_1_add,
        formula2=Surv(time, status)~age, pheno=survPheno.dat,
        geno=survGeno.dat)
summary(mymodel)


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