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R语言 rms包 gendata()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-27 19:10:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
gendata(rms)
gendata()所属R语言包:rms

                                        Generate Data Frame with Predictor Combinations
                                         生成数据框的预测合并

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

If nobs is not specified, allows user to specify predictor settings by e.g. age=50, sex="male", and any omitted predictors are set to reference values (default=median for continuous variables, first level for categorical ones - see datadist).  If any predictor has more than one value given, expand.grid is called to generate all possible combinations of values.  If nobs is given, a data frame is first generated which has nobs of adjust-to values duplicated.  Then an editor window is opened which allows the user to subset the variable names down to ones which she intends to vary (this streamlines the data.ed step).  Then, if any predictors kept are discrete and viewvals=TRUE, a window (using page) is opened defining the possible values of this subset, to facilitate data editing.  Then the data.ed function is invoked to allow interactive overriding of predictor settings in the nobs rows.  The subset of variables are combined with the other predictors which were not displayed with data.ed, and a final full data frame is returned. gendata is most useful for creating a newdata data frame to pass to predict.
nobs如果没有被指定,允许用户指定预测的设置,例如由age=50, sex="male",任何省略的预测设定的参考值(默认情况下,第一级为分类的中位数为连续变量 - 见datadist)。如果有任何的预测有一个以上的给定值,expand.grid被称为生成所有可能的值组合。如果nobs被给定,数据框首先产生具有nobs调整重复的值。然后在编辑器窗口被打开,允许用户子集的变量名,她打算改变的(简化了data.ed步骤)。然后,保持,如果没有预测因子是离散的,viewvals=TRUE,一个窗口(使用page)被打开定义这个子集的可能值,以促进数据的编辑。互动压倒一切的预测设置在data.ed行nobs函数被调用,以允许。不显示与data.ed,并返回最后的完整的数据框与其他预测变量的子集被组合。 gendata是创建一个newdata数据框传递给predict最有用的。


用法----------Usage----------


gendata(fit, ..., nobs, viewvals=FALSE, factors)



参数----------Arguments----------

参数:fit
a fit object created with rms in effect  
一个合适的对象创建rms的影响


参数:...
predictor settings, if nobs is not given.   
预测设置,如果nobs不。


参数:nobs
number of observations to create if doing it interactively using X-windows  
如果这样做交互使用的X-windows创建若干意见


参数:viewvals
if nobs is given, set viewvals=TRUE to open a window displaying the possible value of categorical predictors  
如果nobs设置viewvals=TRUE打开一个窗口,显示的可能值分类预测


参数:factors
a list containing predictor settings with their names.  This is an alternative to specifying the variables separately in ....  Unlike the usage of ..., variables getting default ranges in factors should have NA as their value.   </table>
预测设置一个列表,其中包含他们的名字。这是一个替代分别指定的变量在....不同的使用...,得到默认范围在factors的变量应该有NA自己的价值。 </ TABLE>


Details

详细信息----------Details----------

if you have a variable in ... that is named n, no, nob,   nob, add nobs=FALSE to the invocation to prevent that variable from being misrecognized as nobs
如果你有一个变量在...名为n, no, nob,   nob,加上nobs=FALSE的调用,以防止该变量被误认为nobs


值----------Value----------

a data frame with all predictors, and an attribute names.subset if nobs is specified.  This attribute contains the vector of variable names for predictors which were passed to de and hence were allowed to vary.  If neither nobs nor any predictor settings were given, returns a data frame with adjust-to values.
一个数据框的预测,和属性names.subset如果nobs指定。“此属性包含向量的预测被传递给de“,因此被允许改变的变量名。如果没有nobs也没有任何预测的设置,与调整值,则返回一个数据框。


副作用----------Side Effects----------

optionally writes to the terminal, opens X-windows, and generates a temporary file using sink.
选择性地向终端,打开X窗口,并生成一个临时文件,使用sink。


(作者)----------Author(s)----------



Frank Harrell<br>
Department of Biostatistics<br>
Vanderbilt University<br>
f.harrell@vanderbilt.edu




参见----------See Also----------

predict.rms, survest.cph, survest.psm, rmsMisc, expand.grid, de, page,  print.datadist, Predict
predict.rms,survest.cph,survest.psm,rmsMisc,expand.grid,de,page,print.datadist,Predict


实例----------Examples----------


set.seed(1)
age <- rnorm(200, 50, 10)
sex <- factor(sample(c('female','male'),200,TRUE))
race <- factor(sample(c('a','b','c','d'),200,TRUE))
y <- sample(0:1, 200, TRUE)
dd <- datadist(age,sex,race)
options(datadist="dd")
f <- lrm(y ~ age*sex + race)
gendata(f)
gendata(f, age=50)
d &lt;- gendata(f, age=50, sex="female")  # leave race=reference category[离开种族=参考类别]
d &lt;- gendata(f, age=c(50,60), race=c("b","a"))  # 4 obs.[4 OBS。]
d$Predicted <- predict(f, d, type="fitted")
d      # Predicted column prints at the far right[在最右边的预测列打印]
options(datadist=NULL)
## Not run: [#不运行:]
d &lt;- gendata(f, nobs=5, view=TRUE)        # 5 interactively defined obs.[以交互方式定义的OB。]
d[,attr(d,"names.subset")]             # print variables which varied[打印变量变化]
predict(f, d)

## End(Not run)[#(不执行)]

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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