R语言 speff2trial包 summary.speffSurv()函数中文帮助文档(中英文对照)

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summary.speffSurv(speff2trial)
summary.speffSurv()所属R语言包：speff2trial

                                        Summarizing results for semiparametric efficient estimation and testing for a two-sample treatment effect with a right-censored time-to-event endpoint
                                         半参数有效估计和检验结果总结为两个样品的治疗效果与右删失时间对事件的终点

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

summary method for an object of class "speffSurv".
summary类的一个对象的方法“speffSurv”。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'speffSurv':
summary(object,...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an object of class "speffSurv".
一个类的对象“speffSurv”。


参数：...
for other methods.
为其他方法。


Details

详细信息----------Details----------

print.summary.speffSurv prints a formatted summary of results. In the initial section, right-sided formulas  defining the optimal selected functions in the randomization and censoring space are printed. Further, an inferential  table is generated with point and interval estimates of the log hazard ratio, standard error estimates, and Wald test  p-values using both the proportional hazards and covariate-adjusted estimation methods. At least five significant  digits are printed.
print.summary.speffSurv打印结果格式化的总结。在最初的部分，右路的公式定义的随机和审查空间的最佳选择功能被打印出来。此外，推理表生成log的危险比，标准误差估计，Wald检验的P值使用比例风险和协变量调整后的估计方法的点和区间估计。至少有五个重要的数字印刷。


值----------Value----------

A list with the following components: <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>tab</td> <td> inferential table for the treatment effect.</td></tr> <tr valign="top"><td>method</td> <td> search technique employed in the model selection procedure.</td></tr> <tr valign="top"><td>formula</td> <td> a list with components rndSpace and censSpace containing formula objects for the optimal selected linear regression models that characterize the optimal elements in the randomization and censoring space, respectively. Set to NULL if fixed=TRUE.</td></tr> <tr valign="top"><td>fixed</td> <td> a logical value; if TRUE, the efficient estimator utilized all baseline covariates specified in the  formula. Otherwise, the automated selection procedure was used to identify covariates that ensure optimality.</td></tr> </table>
有以下组件的列表：<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> tab </ TD> <TD>推理表中的治疗效果。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>method </ TD> <TD>搜索技术在模型中选择程序。</ TD> </ TR> <TR VALIGN =“ “<TD> formula </ TD> <td>一个组件列表rndSpace和censSpace公式对象的最佳选择线性回归模型中的最佳元素的特点的随机和审查的空间。设置NULL如果fixed=TRUE。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>fixed </ TD> <td>一个逻辑值; TRUE，高效的估计使用了所有基线协变量公式中的规定。否则，自动选择程序，用于识别，以确保最优的协变量。</ TD> </ TR> </ TABLE>


参见----------See Also----------

speffSurv
speffSurv


实例----------Examples----------


### from the example for 'speffSurv':[＃＃例如speffSurv“：]
data <- na.omit(ACTG175[ACTG175$arms==0 | ACTG175$arms==1,])

fit2 <- speffSurv(Surv(days,cens) ~ cd40+cd80+age+wtkg+drugs+karnof+z30+
preanti+symptom, data=data, trt.id="arms", fixed=TRUE)

summary(fit2)

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