R语言 samplingbook包 influenza()函数中文帮助文档(中英文对照)

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influenza(samplingbook)
influenza()所属R语言包：samplingbook

                                         Population and Cases of Influenza for Administrative Districts of Germany
                                         德国行政区划的人口与流感病例

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The data frame influenza provides cases of influenza and inhabitants for administrative districts of Germany in 2007.
数据框influenza提供的德国在2007年的行政区划和居民流感病例。


用法----------Usage----------


data(influenza)



格式----------Format----------

A data frame with 424 observations on the following 4 variables.
424观察以下4个变量的数据框。




id a numeric vector
id一个数值向量




district a factor with levels LK Aachen, LK Ahrweiler, ..., SK Zweibruecken, names of administrative districts in Germany
district的因素与水平LK Aachen，LK Ahrweiler，，SK Zweibruecken，行政区划的名称在德国




population a numeric vector specifying the number of inhabitants in the specific administrative district
population指定一个数值向量中的具体行政区内的居民人数




cases a numeric vector specifying the number of influenza cases in the specific administrative district
cases一个数值向量中的具体行政区内指定流感情况数字


Details

详细信息----------Details----------

Data of 2007. If you want to use the population numbers in the future, be aware of local governmental reorganizations, e.g. district unions.
2007年的数据。如果你想在未来使用的人口数目，知道当地政府重组，例如区工会。


源----------Source----------

Database SurvStat of Robert Koch-Institute. Many thanks to Hermann Claus.
罗伯特·科赫研究所的数据库SurvStat。感谢赫尔曼·克劳斯。


参考文献----------References----------




实例----------Examples----------


data(influenza)
summary(influenza)

# 1) Usage of pps.sampling[1）使用pps.sampling]
set.seed(108506)
pps <- pps.sampling(z=influenza$population,n=20,method='midzuno')
pps
sample <- influenza[pps$sample,]
sample

# 2) Usage of htestimate[2）使用htestimate]
set.seed(108506)
pps <- pps.sampling(z=influenza$population,n=20,method='midzuno')
sample <- influenza[pps$sample,]
# htestimate()[htestimate（）]
N <- nrow(influenza)
# exact variance estimate[确切的方差估计]
PI <- pps$PI
htestimate(sample$cases, N=N, PI=PI, method='ht')
htestimate(sample$cases, N=N, PI=PI, method='yg')
# approximate variance estimate[方差近似估计]
pk <- pps$pik[pps$sample]
htestimate(sample$cases, N=N, pk=pk, method='hh')
pik <- pps$pik
htestimate(sample$cases, N=N, pk=pk, pik=pik, method='ha')
# without pik just approximative calculation of Hajek method[哈耶克的方法不只是近似计算的碧]
htestimate(sample$cases, N=N, pk=pk, method='ha')
# calculate confidence interval based on normal distribution for number of cases[基于正态分布计算的置信区间为病例数]
est.ht <- htestimate(sample$cases, N=N, PI=PI, method='ht')
est.ht$mean*N  
lower <- est.ht$mean*N - qnorm(0.975)*N*est.ht$se
upper <- est.ht$mean*N + qnorm(0.975)*N*est.ht$se
c(lower,upper)
# true number of influenza cases[真正的流感情况数字]
sum(influenza$cases)

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注：
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