R语言 TPmsm包 dgpTP()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

dgpTP(TPmsm)
dgpTP()所属R语言包：TPmsm

                                        Generates bivariate survival data
                                         生成二元生存数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generates bivariate censored gap times from some known copula functions.
生成的二元审查的间隔时间从一些已知的Copula函数。


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：n
Sample size.
样本大小。


参数：corr
Correlation parameter. Possible values for the bivariate exponential distribution are between 0 (for independency) and 1. Any value between 0 (not included) and 1 is accepted for the bivariate Weibull distribution.
相关参数。二元指数分布的可能的值是0（独立）和1之间。被接受的二元Weibull分布之间的任何值0（不含税），1。


参数：dist
Distribution. Possible bivariate distributions are "exponential" and "weibull".
分布。可能的二元分布“指数”和“威布尔”。


参数：dist.par
Vector of parameters for the allowed distributions. Two (rate) parameters for the bivariate exponential distribution and four (2 location parameters and 2 scale parameters) for the bivariate Weibull distribution. See details below.
允许的分布参数向量。 （率）的二元指数分布，四（2位置参数和尺度参数）的二元Weibull分布的参数。详见下文。


参数：model.cens
Model for censorship. Possible values are "uniform" and "exponential".
模型审查。可能的值是“统一”和“指数”。


参数：cens.par
Parameter for the censorship distribution. For censure model equal to "exponential" the argument cens.par must be greater than 0. For censure model equal to "uniform" the argument must be greater or equal than 0.
参数的审查分布。等于“指数”的谴责模型的参数cens.par必须大于0。等于“统一”的谴责模型的参数必须大于或等于0。


参数：state2.prob
The proportion of individuals that enter state 2.
个人进入状态2的比例。


参数：to.data.frame
If TRUE returns a data.frame, if FALSE returns an object of class survTP. Defaults to FALSE.
TRUE如果返回一个数据框，，如果FALSE返回一个对象类survTP。默认为FALSE的。


Details

详细信息----------Details----------

The bivariate exponential distribution, also known as Farlie-Gumbel-Morgenstern distribution is given by
二元指数分布，也被称为Farlie冈贝尔-摩根斯坦分布由下式给出

for x&ge;0 and y&ge;0. Where the marginal distribution functions F_1 and F_2 are exponential with rate parameters l_1 and l_2 and correlation parameter d, -1 &le; &delta; &le; 1. <br>
x&ge;0和y&ge;0。在哪里的边际分布函数F_1和F_2率参数的指数l_1和l_2和相关参数d，-1 &le; &delta; &le; 1。参考

The bivariate Weibull distribution with two-parameter marginal distributions. It's survival function is given by
二元威布尔分布的两个参数的边缘分布。它的生存函数为

Where 0 < d &le; 1 and each marginal distribution has shape parameter b_i and a scale parameter t_i, i = 1, 2.
在哪里0 < d &le; 1和每个边缘分布形状参数b_i和尺度参数t_i，i = 1, 2，。


（作者）----------Author(s)----------


Artur Agostinho Araujo, Javier Roca-Pardinas and Luis Meira Machado



参考文献----------References----------





参见----------See Also----------

corrTP.
corrTP。


实例----------Examples----------


#Example for the bivariate Exponential distribution[举例二元指数分布]
dgpTP(n=100, corr=1, dist="exponential", dist.par=c(1, 1),
model.cens="uniform", cens.par=3, state2.prob=0.5, to.data.frame=TRUE)
#Example for the bivariate Weibull distribution[例如为二元Weibull分布]
dgpTP(n=100, corr=1, dist="weibull", dist.par=c(2, 7, 2, 7),
model.cens="exponential", cens.par = 0.08, state2.prob=0.6)

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