minimizePocSim(randPack)
minimizePocSim()所属R语言包:randPack
use the Pocock-Simon or Taves algorithm for computing covariate-adaptive 'minimization' allocations for a clinical trial
波科克-西蒙或Taves的算法用于计算协自适应最小化分配临床试验
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
use the Pocock-Simon or Taves algorithm for computing covariate-adaptive 'minimization' allocations for a clinical trial
波科克-西蒙或Taves的算法用于计算协自适应最小化分配临床试验
用法----------Usage----------
minimizePocSim(df, features, trtvec, obsdf, trttab, f = function(x, y) sum(abs(x + 1 - y)))
minimizeTaves(df, features, trtvec, obsdf, trttab)
参数----------Arguments----------
参数:df
a data frame with columns corresponding to covariates rows corresponding to subjects
与协变量的行对应列相应科目的数据框
参数:features
character vector of covariates to use
特征向量的协变量使用
参数:trtvec
vector of assignments made so far
迄今取得的作业的向量
参数:obsdf
data frame for incoming observation, with values for all components enumerated in features
传入的观察,数据框与features列举的所有组件值
参数:trttab
table of treatment ratios
治疗比率表
参数:f
score that determines impending allocation
得分,确定即将分配
Details
详情----------Details----------
These functions are generally not called directly. See the vignette; if supplied as the method slot of a MinimizationDesc object the appropriate data are assembled as arguments to these functions.
这些功能一般不直接调用。看到小插曲,如果作为一个MinimizationDesc对象相应的数据作为这些函数的参数组装的方法插槽提供。
值----------Value----------
a treatment code
处理代码
举例----------Examples----------
new("MinimizationDesc", treatments=c(A=1L, B=1L), method=minimizePocSim,
type="Minimization", featuresInUse="sex")
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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。
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