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R语言 tmle包 summary.tmleMSM()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 10:46:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
summary.tmleMSM(tmle)
summary.tmleMSM()所属R语言包:tmle

                                        Summarization of the results of a call to the tmleMSM function
                                         一个呼叫的结果综述的tmleMSM函数

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions are all methods for class tmleMSM, summary.tmleMSM objects
这些功能类tmleMSM,summary.tmleMSM对象的所有方法


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'tmleMSM'
summary(object, ...)
## S3 method for class 'tmleMSM'
print(x, ...)
## S3 method for class 'summary.tmleMSM'
print(x, ...)



参数----------Arguments----------

参数:object
an object of class tmleMSM.  
对象类tmleMSM。


参数:x
an object of class tmleMSM for summary functions, class summary.tmleMSM for print functions.
类的一个对象tmleMSM汇总函数,类summary.tmleMSM打印功能。


参数:...
currently ignored.
目前被忽略。


Details

详细信息----------Details----------

print.tmleMSM prints the estimate, standard error, p-value, and 95% confidence interval only.  print.summary.tmleMSM, called indirectly by entering the command <KBD>summary(result)</KBD> (where result has class tmleMSM), outputs additional information.
print.tmleMSM打印的估计,标准误,p值,以及95%的置信区间。 print.summary.tmleMSM,称为间接地输入命令<KBD>的总结(结果)</ KBD>(result类tmleMSM),输出更多的信息。


值----------Value----------


参数:estimates
matrix of MSM parameter estimates, standard errors, pvalues, upper and lower bounds on 95% confidence intervals
矩阵的MSM参数估计值,标准差,pvalues,上界和下界在95%的置信区间


参数:sigma
variance-covariance matrix
方差 - 协方差矩阵


参数:Qmodel
working model used to obtain initial estimate of Q portion of the likelihood, if glm used
工作模式取得初步估计Q部分的可能性,如果glm使用


参数:Qterms
terms in the model for Q
Q模型中的


参数:Qcoef
coefficient of each term in model for Q
每学期系数模型Q


参数:gmodel
model used to estimate treatment mechanism g
模型估计处理机制g


参数:gterms
terms in the treatment mechanism model
在治疗机理模型


参数:gcoef
coefficient of each term in model for treatment mechanism
每学期系数模型处理机制


参数:gtype
description of estimation procedure for treatment mechanism, e.g. "SuperLearner"
描述的估计程序处理机制,如“SuperLearner”


参数:g.AVmodel
model used to estimate h(A,V) (or h(A,T))
模型估计值H(A,V)(或H(A,T))


参数:g.AVterms
terms in the model for h(A,V)
模型中的H(A,V)


参数:g.AVcoef
coefficient of each term in model for h(A,V)
每学期系数模型为h(A,V)


参数:g.AVtype
description of estimation procedure for h(A,V)
估计过程描述为h(A,V)


参数:g.Deltamodel
model used to estimate missingness mechanism g.Delta
模型估计missingness机制g.Delta


参数:g.Deltaterms
terms in the missingness mechanism model
在missingness机理模型


参数:g.Deltacoef
coefficient of each term in model for missingness mechanism
missingness机制模型中的每一项的系数


参数:g.Deltatype
description of estimation procedure for missingness
的估计程序missingness的说明


参数:psi.Qinit
MSM parameter estimates based on initial (untargeted) estimated Q
男男性接触者参数,根据初始(不相关的),估计Q估计


(作者)----------Author(s)----------


Susan Gruber



参见----------See Also----------

tmleMSM
tmleMSM

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。
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