R语言 TrialSize包 TwoSampleSurvival.NIS()函数中文帮助文档(中英文对照)

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TwoSampleSurvival.NIS(TrialSize)
TwoSampleSurvival.NIS()所属R语言包：TrialSize

                                         Test for two sample Non-Inferiority/Superiority in exponential model for survival data
                                         测试的两个样本Non-Inferiority/Superiority在指数模型的生存数据

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

margin=lamda1-lamda2, the true difference of hazard rates between control group lamda1 and a test drug group lamda2
保证金= lamda1 lamda2，与对照组lamda1和试验药物组lamda2的危险率的真正区别

H0: margin <= delta
H0：保证金=增量

Ha: margin >  delta
哈：保证金Delta

if delta >0, the rejection of Null Hypothesis indicates the superiority of the test drug over the control;
如果增量> 0，零假设的拒绝表示比对照试验药物的优越性;

if delta <0, the rejection of the null hypothesis implies the non-inferiority of the test test drug against the control.
如果三角形<0，拒绝零假设意味着测试试验药物对控制的非劣效性。


用法----------Usage----------


TwoSampleSurvival.NIS(alpha, beta, lam1, lam2, k, ttotal, taccrual, gamma,margin)



参数----------Arguments----------

参数：alpha
significance level  
显着性水平


参数：beta
power = 1-beta  
功率= 1-β


参数：lam1
the hazard rates of control group  
对照组的风险率


参数：lam2
the hazard rates of a test drug  
测试药物的危险率


参数：k
k=n1/n2 sample size ratio  
K = N1/N2样本大小比


参数：ttotal
Total trial time  
总试验时间


参数：taccrual
accrual time period  
权责发生制的时间段


参数：gamma
parameter for exponential distribution. Assume Uniform patient entry if gamma =0  
指数分布的参数。假设统一“耐心等待”，如果γ= 0


参数：margin
margin=lamda1-lamda2, the true difference of hazard rates between control group lamda1 and a test drug group lamda2  
保证金= lamda1 lamda2，与对照组lamda1和试验药物组lamda2的危险率的真正区别


参考文献----------References----------



实例----------Examples----------



Example.7.2.4<-TwoSampleSurvival.NIS(0.05,0.2,1,2,1,3,1,0.00001,0.2)
Example.7.2.4

## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function(alpha,beta,lam1,lam2,k,ttotal,taccrual,gamma,margin){
variance1<-lam1^2*(1+gamma*exp(-lam1*ttotal)*(1-exp((lam1-gamma)*taccrual))/((lam1-gamma)*(1-exp(-gamma*taccrual))))^-1
variance2<-lam2^2*(1+gamma*exp(-lam2*ttotal)*(1-exp((lam2-gamma)*taccrual))/((lam2-gamma)*(1-exp(-gamma*taccrual))))^-1

print(variance1)
print(variance2)

n2=(qnorm(1-alpha)+qnorm(1-beta))^2*(variance1/k+variance2)/(lam2-lam1-margin)^2
n2}

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