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R语言 trex包 optimalDesign()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 11:55:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
optimalDesign(trex)
optimalDesign()所属R语言包:trex

                                        Optimal design for a two-stage case-control study for evaluating rare genetic variants
                                         优化设计两个阶段的病例对照研究,以评估罕见的遗传变异

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Find a series of potential designs, including and an optimal design for a two-stage case-control study for evaluating rare genetic variants
罕见的遗传性变异评估一系列潜在的设计,包括两个阶段的病例对照研究和优化设计


用法----------Usage----------


optimalDesign(probCarrier, or, alpha, power, maxThreshold = 50)



参数----------Arguments----------

参数:probCarrier
Probability that a person is a carrier of any of the rare genetic variants
概率,一个人是任何一种罕见的遗传性变异的向量


参数:or
Odds ratio of disease for carriers of any of the rare genetic variants
赔率比为运营商的罕见的遗传性变异的疾病


参数:alpha
Type-I Error
I型错误


参数:power
Power of the two-stage design
的两阶段设计的电源


参数:maxThreshold
Maximum allowable threshold over all potential designs
对所有潜在的设计允许的最大阈值


值----------Value----------

A list, which contains the input parameters and a data.frame with the following columns: <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>Ntotal</td> <td> total number of cases and controls, assuming Ntotal/2 = Ncases=Ncontrols</td></tr> <tr valign="top"><td>Power.cond</td> <td> conditional power, conditional on continuing to stage-2</td></tr> <tr valign="top"><td>Ncase1</td> <td> number of cases for stage-1</td></tr> <tr valign="top"><td>Threshold</td> <td> continuation threshold at stage-1 (Ncarriers in stage-1 >= threshold)</td></tr> <tr valign="top"><td>ProbStopNull</td> <td> probability of stopping at stage-1 under the null (OR=1)</td></tr> <tr valign="top"><td>ProbStopAlt</td> <td> probability of stopping at stage-1 under alternative (OR = input or)</td></tr> <tr valign="top"><td>ESN.Null</td> <td> expected sample size under the null</td></tr> <tr valign="top"><td>ESN.Alt</td> <td> expected sample size under the alternative specified OR</td></tr> <tr valign="top"><td>Optimal</td> <td>  TRUE for the design with minimum ESN.Null</td></tr> </table>
一个列表,其中包含以下几列:<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>Ntotal</ TD> <TD>的输入参数和数据框病例组和对照组的总人数,假设n总/ 2 = Ncases = Ncontrols </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> Power.cond </ TD> <TD>条件电源,有条件的继续到阶段2 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>Ncase1 </ TD> <TD>-1阶段的情况数</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> Threshold</ TD> <TD>继续阈值在阶段1(Ncarriers在阶段1> =阈值)</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> ProbStopNull </ TD> <TD>空停在阶段1的概率(OR = 1)</ TD> </ TR> <TR VALIGN = “顶”> <TD> ProbStopAlt</ TD> <TD>停在阶段1的概率下的选择(OR =输入或)</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>ESN.Null </ TD> <TD>预期的样本量下的空</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> ESN.Alt</ TD> < TD>根据指定的替代或预期的样本量</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> Optimal</ TD> <TD>的以最小的ESN.Null设计为TRUE, </ TD> </ TR> </ TABLE>


参考文献----------References----------

Schaid DJ, Sinnwell JP, "Two-Stage Case-Control Designs for Rare Genetic  Variants".  Hum Genetics. In Press.

实例----------Examples----------



## Example with pr(carrier)=.05, OR=5, alpha=.05, power=.9[#示例,PR(向量)= 0.05,OR = 5,α= 0.05,功率= 0.9]
design.pr05 <- optimalDesign(probCarrier=.05, or=5, alpha=.05, power=.9)

design.pr05


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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