PEMGUI(rriskBayes)
PEMGUI()所属R语言包：rriskBayes
GUI for Bayesian Prevalence estimation under misclassification (PEM)
下贝叶斯患病率估计错误分类的图形用户界面（PEM）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function provides a GUI for the function rrisk.BayesPEM.
此功能提供了一个GUI的功能rrisk.BayesPEM的。
用法----------Usage----------
PEMGUI(x=20, n=20, k=10, prior.pi=c(1,19),
prior.se=c(1,1), prior.sp=c(1,1), chains=3, burn=1000,
update=10000, thin=1)
参数----------Arguments----------
参数：x
scalar value for number of pools (k>1) or single outcomes (k=1) with positive test result
池数标值（k>1）或单结果（k=1）测试结果呈阳性
参数：n
scalar value for number of pools tested (k>1) or the sample size in application study (k=1)
标值测试（k>1）或应用研究的样本数（k=1池的数量）
参数：k
scalar value for number of individual samples physically combined into one pool
个别样品数的标值物理上合并成一个存储池
参数：prior.pi
numeric vector containing parameters of a beta distribution as prior for prevalence pi, e.g. pi \sim prior.pi(*,*)=beta(*,*)
数字向量的β分布的参数之前流行pi，例如pi\simprior.pi(*,*)=beta(*,*)
参数：prior.se
numeric vector containing parameters of a beta distribution as prior for sensitivity se, e.g. se \sim prior.se(*,*)=beta(*,*)
作为现有的β分布参数灵敏度se，例如数字向量se\simprior.se(*,*)=beta(*,*)
参数：prior.sp
numeric vector containing parameters of a beta distribution as prior for specificity sp, e.g. sp \sim prior.sp(*,*)=beta(*,*)
数字向量的β分布的参数之前的特异性sp，例如： sp\simprior.sp(*,*)=beta(*,*)
参数：chains
positive single numeric value, number of independent MCMC chains (default 3)
正面单数值，独立MCMC链（默认为3）
参数：burn
positive single numeric value, length of the burn-in period (default 1000)
积极单一的数值，老化期的长度（默认1000）
参数：update
positive single numeric value, length of update iterations for estimation (default 10000)
积极单一的数值，更新迭代估计的长度（默认10000）
参数：thin
positive single numeric value (default 1). The samples from every kth iteration will be used for inference, where k is the value of thin. Setting thin > 1 can help to reduce the autocorrelation in the sample.
积极单一的数值（默认为1）。样品从每一个第k次迭代中，将被用于推断，其中k是薄的值。设置thin > 1可以帮助减少样品中的自相关。
值----------Value----------
The function PEMGUI returns an instance of the bayesmodelClass class containing
函数PEMGUI返回bayesmodelClass类的一个实例包含
参数：<code>convergence</code>
logical, whether the model has converged (assessed by the user)
逻辑，该模式是否已经收敛（由用户评估）
参数：<code>results</code>
data frame containing statitsics of the posterior distribution <tr valign="top"><td>jointpost</td>
数据框包含statitsics的后验分布<tr valign="top"> <TD> <code>jointpost</代码> </ TD>
data frame giving the joint posterior probability distribution <tr valign="top"><td>nodes</td>
联合后验概率分布的数据框<tr valign="top"> <TD><code>nodes</ P> </ TD>
names of the parameters jointly estimated by the Bayes model
联合估计的贝叶斯模型的参数名称
参数：<code>model</code>
model in BRugs/Winbugs syntax as a character string <tr valign="top"><td>chains</td>
模型在BRugs / Winbugs语法作为一个字符串<tr valign="top"> <TD><code>chains</ P> </ TD>
number of independent MCMC chains <tr valign="top"><td>burn</td>
的独立MCMC链<tr valign="top"> <TD> <code>burn </代码> </ TD>
length of burn-in period <tr valign="top"><td>update</td>
长度的老化期<tr valign="top"> <TD> <code>update </代码> </ TD>
length of update iterations for estimation
长度的更新迭代估计
注意----------Note----------
The convergence of the model is assessed by the user using diagnostic plots provided by the BRugs package.
模型的收敛性评估由用户使用由BRugs的软件包提供的诊断图。
参见----------See Also----------
rrisk.BayesPEM
rrisk.BayesPEM
实例----------Examples----------
#------------------------------------------[------------------------------------------]
# Example of PEM model. Without parameters,[PEM模型的实例。如果没有参数，]
# the input fields will show default values[输入字段将显示默认值]
#------------------------------------------[------------------------------------------]
mod <- PEMGUI()
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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。
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发表于 2012-9-28 21:09:16
