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

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Vitro.BE(TrialSize)
Vitro.BE()所属R语言包：TrialSize

                                         In Vitro Bioequivalence
                                         在体外生物等效性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Consider 2 by 2 crossover design. zeta=delta^2+sT^2+sR^2-thetaBE*max(sigma0^2,sR^2) . sT^2=sigmaBT^2+sigmaWT^2, sR^2=sigmaBR^2+sigmaWR^2
考虑2 2交叉设计。泽塔=Delta^ 2 + ST ^ 2 + SR ^ 2 thetaBE *最大（sigma0 ^ 2，SR ^ 2）。 ST ^ 2 = sigmaBT ^ 2 ^ 2 + sigmaWT ^ 2，SR = sigmaBR ^ 2 + sigmaWR ^ 2

H0: zeta >= 0
H0：泽塔> = 0

Ha: zeta <  0
哈：泽塔<0


用法----------Usage----------


Vitro.BE(alpha, beta, delta, sigmaBT, sigmaBR, sigmaWT, sigmaWR, thetaBE)



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：delta
delta is the mean difference  
Delta的平均差异


参数：sigmaBT
sigmaBT^2 is the between-subjects variance in test formulation  
sigmaBT ^ 2之间的差异，受试制剂


参数：sigmaBR
sigmaBR^2 is the between-subjects variance in reference formulation  
sigmaBR ^ 2之间的差异在参比制剂


参数：sigmaWT
sigmaWT^2 is the within-subjects variance in test formulation  
sigmaWT ^ 2是内方差制定测试


参数：sigmaWR
sigmaWR^2 is the within-subjects variance in reference formulation  
sigmaWR ^ 2是内方差参比制剂


参数：thetaBE
here thetaBE=1   
在这里thetaBE = 1


参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


Example.10.5<-Vitro.BE(alpha=0.05, beta=0.2,delta=0, sigmaBT=0.5,sigmaBR=0.5,sigmaWT=0.5,sigmaWR=0.5,thetaBE=1)
Example.10.5

# n=43 Vitro.BE reach 0[N = 43 Vitro.BE达到0]

## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function(alpha, beta,delta, sigmaBT,sigmaBR,sigmaWT,sigmaWR,thetaBE){

U<-function(m,n,alpha, beta,delta, sigmaBT,sigmaBR,sigmaWT,sigmaWR,thetaBE)
{
U=((abs(delta)+qnorm(alpha)*sqrt(sigmaBT^2/m+sigmaBR^2/m))^2-delta^2)^2
+(sigmaBT^2+sigmaWT^2)^2*((m-1)/qchisq(1-alpha, m-1)-1)^2
+(1+thetaBE)^2*(sigmaBR^2+sigmaWR^2)^2*((m-1)/qchisq(alpha, m-1)-1)^2
  }

sigmaT=sqrt(sigmaBT^2+sigmaWT^2)
sigmaR=sqrt(sigmaBR^2+sigmaWR^2)

gamma=delta^2+sigmaT^2-sigmaR^2-thetaBE*sigmaR^2

for (i in 1:1000){
bound=gamma+sqrt(U(i,1,alpha, 0.05,delta, sigmaBT,sigmaBR,sigmaWT,sigmaWR,thetaBE))
+sqrt(U(i,1,alpha, beta,delta, sigmaBT,sigmaBR,sigmaWT,sigmaWR,thetaBE))
print(c(i,bound))
  }
  }

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