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

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DearBeggMonotoneCItheta(selectMeta)
DearBeggMonotoneCItheta()所属R语言包：selectMeta

                                        Compute an approximate profile likelihood ratio confidence interval for effect estimate
                                         效果评价计算的近似轮廓似然比置信区间

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Under some assumptions on the true underlying p-value density the usual likelihood ratio theory for the finite-dimensional parameter of interest, θ, holds although we estimate the infinite-dimensional nuisance parameter w, see Murphy and van der Vaart (2000).  These functions implement such a confidence interval. To this end we compute the set
在一些假设的真正的潜在p-密度通常的似然比理论值的有限维参数的利益，θ，虽然我们估计的无穷维滋扰参数w，持有 ，请参阅，墨菲和范德法特（2000年）。这些函数实现的置信区间。为此，我们计算组

where c = - 0.5 \cdot χ_{1-α}^2(1) and \tilde l is the relative profile log-likelihood function.
c = - 0.5 \cdot χ_{1-α}^2(1)和\tilde l是相对对数似然函数。

The functions DearBeggProfileLL and DearBeggToMinimizeProfile are not intended to be called by the user directly.
的功能DearBeggProfileLL和DearBeggToMinimizeProfile不拟由用户直接调用。


用法----------Usage----------


DearBeggMonotoneCItheta(res, lam = 2, conf.level = 0.95, maxiter = 500)
DearBeggProfileLL(z, res0, lam, conf.level = 0.95, maxiter = 500)
DearBeggToMinimizeProfile(vec, theta, y, u, lam)



参数----------Arguments----------

参数：res
Output from function DearBeggMonotone.
输出功能DearBeggMonotone。


参数：lam
Weight of the first entry of w in the likelihood function. Should be the same as used to generate res.
重量w的似然函数中的第一个条目。应该是相同的，作为用来产生res。


参数：conf.level
Confidence level of confidence interval.
置信水平的置信区间。


参数：maxiter
Maximum number of iterations of differential evolution algorithm used in computation of confidence limits. Increase this number to get higher accuracy.
置信限的计算中使用的差分进化算法的迭代的最大数量。增加这个数目，以获得更高的精度。


参数：z
Variable to maximize over, corresponds to θ.   
最大限度地提高了过来的变量，对应于到θ。


参数：res0
Output from DearBeggMonotone, contains initial estimates.   
输出从DearBeggMonotone，包含初步估算。


参数：vec
Vector of parameters over which we maximize.
我们最大限度地参数向量。


参数：theta
Current θ.   
目前θ。


参数：y
Normally distributed effect sizes.
通常情况下分布的影响的大小。


参数：u
Associated standard errors.
相关的标准误差。


值----------Value----------

A list with the element
列表的元素


参数：<code>ci.theta</code>
that contains the profile likelihood confidence interval for &theta;. </table>
包含的档案似然置信区间&theta;。 </ TABLE>


注意----------Note----------

Since we have to numerically find zeros of a suitable function, via uniroot, to get the limits and each iteration involves computation of w(&theta;) via a variant of DearBeggMonotone, computation of a confidence interval may take some time (typically seconds
因为我们有数字找到一个合适的函数的零点，通过uniroot，得到的限制和每次迭代中涉及通过w(&theta;)的一个变种DearBeggMonotone计算，计算置信区间需要一定的时间（通常是几秒钟


（作者）----------Author(s)----------



Kaspar Rufibach (maintainer), <a href="mailto:kaspar.rufibach@gmail.com">kaspar.rufibach@gmail.com</a>, <br> <a href="http://www.kasparrufibach.ch">http://www.kasparrufibach.ch</a>




参考文献----------References----------

On profile likelihood. J. Amer. Statist. Assoc., 95, 449&ndash;485.
Selection Models with Monotone Weight Functions in Meta-Analysis. Biom. J., to appear.

参见----------See Also----------

The estimate under a monotone selection function can be computed using <CITE>DearBeggMonotone</CITE>.
估计下一个单调的选择功能，可以计算使用<CITE> </ CITE> DearBeggMonotone。


实例----------Examples----------


## Not run: [＃不运行：]
## compute confidence interval for theta in the education dataset[＃计算的置信区间THETA的教育数据集]
data(education)
N  <- education$N
y  <- education$theta
u  <- sqrt(2 / N)
lam1 <- 2
res.edu <- DearBeggMonotone(y, u, lam = lam1, maxiter = 1000,
    CR = 1, trace = FALSE)
r1 <- DearBeggMonotoneCItheta(res.edu, lam = 2, conf.level = 0.95)
res.edu$theta
r1$ci.theta

## compute confidence interval for theta in the passive smoking dataset[在被动吸烟数据集计算的置信区间为THETA]
data(passive_smoking)
u <- passive_smoking$selnRR
y <- passive_smoking$lnRR
lam1 <- 2
res.toba <- DearBeggMonotone(y, u, lam = lam1, maxiter = 1000,
    CR = 1, trace = FALSE)
r2 <- DearBeggMonotoneCItheta(res.toba, lam = 2, conf.level = 0.95)
res.toba$theta
r2$ci.theta

## End(Not run)[＃（不执行）]

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