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R语言 USPS包 UPSaccum()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 14:18:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
UPSaccum(USPS)
UPSaccum()所属R语言包:USPS

                                        Prepare for Accumulation of (Outcome,Treatment) Results in Unsupervised Propensity Scoring.
                                         准备在无监督的倾向评分的结果(成果,治疗)的积累。

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Specify key result accumulation parameters: Treatment t-Factor, Outcome Y-variable, faclev setting, scedasticity assumption, and name of the UPSgraph() data accumulation object.
指定键的结果累加参数:T-因子治疗,结果变量Y-faclev设置,scedasticity假设的数据积累UPSgraph()对象的名称。


用法----------Usage----------


UPSaccum(hiclus, dframe, trtm, yvar, faclev=3, scedas="hete", accobj="UPSframe")



参数----------Arguments----------

参数:hiclus
Name of UPShclus() output object created using the diana, agnes or hclust method.
名称UPShclus()创建的输出对象使用戴安娜,艾格尼丝或hclust方法的的。


参数:dframe
Name of data.frame containing the X, t & Y variables.
数据框的名称X,T&Y变量。


参数:trtm
Name of treatment factor variable.
处理因素变量的名称。


参数:yvar
Name of outcome Y variable.
结果Y变量的名称。


参数:faclev
Maximum number of different numerical values an outcome variable can assume without automatically being converted into a "factor" variable; faclev=1 causes a binary indicator to be treated as a continuous variable determining an average or proportion.
不同的数值的最大数量的结果变量可以假设没有自动被转换成一个“因子”变量; faclev = 1导致二进制指示器被处理作为一个连续变量来确定平均或比例。


参数:scedas
Scedasticity assumption: "homo" or "hete"
Scedasticity的假设:“拉人”或“HETE”


参数:accobj
Name of the object for accumulation of I-plots to be ultimately displayed using UPSgraph().
名称积累I-绘图,并可以最终显示使用UPSgraph()的对象。


Details

详细信息----------Details----------

The second phase in an Unsupervised Propensity Scoring analysis is to prepare to accumulate results over a wide range of values for "Number of Clusters."  As the number of such clusters increases, individual clusters will tend to become smaller and smaller and, thus, more and more compact in covariate X-space.
第二阶段是准备在无监督的倾向评分分析“的聚类。”这种聚类的数量增加,积累的结果在很宽的范围内的值,个别医院联网会越来越小,因此,在协变量的X空间越来越紧凑。


值----------Value----------

The output object will automaticlly be named UPSaccum.pars:
输出对象程序自动被命名为UPSaccum.pars:


参数:hiclus
Name of a diana, agnes or hclust object created by UPShclus().
名称创建一个戴安娜,的艾格尼丝或hclust对象由UPShclus()。


参数:dframe
Name of data.frame containing the X, t & Y variables.
数据框的名称X,T&Y变量。


参数:trtm
Name of treatment factor variable.
处理因素变量的名称。


参数:yvar
Name of outcome Y variable.
结果Y变量的名称。


参数:faclev
Maximum number of different numerical values an outcome variable can assume without automatically being converted into a "factor" variable; faclev=1 causes a binary indicator to be treated as a continuous variable determining a proportion.
不同的数值的最大数量的结果变量可以假设没有自动被转换成一个“因子”变量; faclev = 1被处理作为一个连续变量确定的比例导致二进制指示器。


参数:scedas
Scedasticity assumption: "homo" or "hete"
Scedasticity的假设:“拉人”或“HETE”


参数:accobj
Name of the object for accumulation of I-plots to be ultimately displayed using UPSgraph().
名称积累I-绘图,并可以最终显示使用UPSgraph()的对象。


参数:nnymax
Maximum NN LTD Standard Error observed; Upper NN plot limit; initialized to zero.
最大NN有限公司标准误差观察到的;上NN图的限制;初始化为零。


参数:nnxmin
Minimum NN LTD observed; Left NN plot limit; initialized to zero.
最低NN LTD观察左的NN图的限制;初始化为零。


参数:nnxmax
Maximum NN LTD observed; Right NN plot limit; initialized to zero.
最大NN公司观察到,右NN图限制;初始化为零。


(作者)----------Author(s)----------


Bob Obenchain <wizbob@att.net>



参考文献----------References----------

Proceedings of the American Statistical Association (on CD) 8 pages.


参见----------See Also----------

UPSnnltd, UPSivadj and UPShclus.
UPSnnltd,UPSivadj和UPShclus。


实例----------Examples----------


  data(lindner)
  UPSxvars <- c("stent", "height", "female", "diabetic", "acutemi", "ejecfrac", "ves1proc")
  UPSharch <- UPShclus(lindner, UPSxvars)

  UPSaccum(UPSharch, lindner, abcix, lifepres, faclev=1, scedas="homo", accobj="ABClife")
  UPSaccum.pars
   
  lif001nn <- UPSnnltd(1)
  lif020nn <- UPSnnltd(20)
  lif070nn <- UPSnnltd(70)
  UPSgraph()

  ABClife

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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