R语言 TPmsm包 transLS()函数中文帮助文档(中英文对照)

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transLS(TPmsm)
transLS()所属R语言包：TPmsm

                                        Location-Scale transition probabilities
                                         位置尺度的转移概率

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Provides estimates for the transition probabilities based on the Location-Scale estimator, LS.
提供的位置，规模估计，LS的基础上的转移概率的估计。


用法----------Usage----------





参数----------Arguments----------

参数：object
An object of class survTP.
对象的类survTP。


参数：s
The first time for obtaining estimates for the transition probabilities. If missing, 0 will be used.
第一时间获得的过渡概率的估计。如果缺少，0将被使用。


参数：t
The second time for obtaining estimates for the transition probabilities. If missing, the maximum of Stime will be used.
第二次获得的转移概率的估计。如果缺少，最大Stime将被使用。


参数：h
A vector with 1 up to 2 values, indicating the minimum and maximum bandwidths to test by cross-validation.
一种向量，与1到2的值，表示的最小和最大的带宽，以测试由交叉验证。


参数：nh
The number of bandwidth values to test by cross-validation. Defaults to 40.
带宽值的数目，来测试由交叉验证。默认为40。


参数：ncv
The number of cross-validation samples. Defaults to 10.
交叉验证样品的数量。默认值为10。


参数：window
A character string specifying the desired kernel or nearest-neighbor window. Defaults to "normal" where the gaussian density kernel will be used.
一个字符串，指定所需的内核或最近的邻居窗口。默认为“正常”的高斯密度内核将用来。


参数：state.names
A vector of characters giving the state names.
的矢量人物的状态名称。


参数：conf
Provides pointwise confidence bands. Defaults to FALSE.
提供逐点置信区间。默认为FALSE的。


参数：n.boot
The number of bootstrap samples. Defaults to 1000 samples.
bootstrap样本的数目。默认为1000个样本。


参数：conf.level
Level of confidence. Defaults to 0.95 (correponding to 95%).
水平的信心。默认为0.95（correponding至95％）。


参数：method.boot
The method used to compute bootstrap confidence bands. Possible options are "percentile" and "basic". Defaults to "percentile".
所使用的方法计算自举置信区间。可能的选项包括“百分”和“基本”。默认为“百分制”。


参数：boot.cv
If TRUE the bandwidth is computed by cross-validation for each bootstrap sample. If FALSE the bandwidth used to compute the estimates is used to compute each bootstrap estimate. Defaults to FALSE.
如果TRUE的带宽的计算方法是每个引导样本的交叉验证。如果FALSE使用的带宽计算估计是用来计算每个引导估计。默认为FALSE的。


值----------Value----------

An object of class TPmsm. There are methods for contour, image, print and plot. TPmsm objects are implemented as a list with elements:
对象的类TPmsm。的方法为contour，image，print和plot。 TPmsm对象被实现为与元素的列表：


参数：method
A string indicating the type of estimator used in the computation.
一个字符串，指示用于计算的估计。


参数：est
A matrix with transition probability estimates. The rows being the event times and the columns the 5 possible transitions.
转移概率矩阵估计。该行的事件时间和列的5个可能的转变。


参数：inf
A matrix with the lower transition probabilities of the confidence band. The rows being the event times and the columns the 5 possible transitions.
一个矩阵，转移概率较低的置信带。该行的事件时间和列的5个可能的转变。


参数：sup
A matrix with the upper transition probabilities of the confidence band. The rows being the event times and the columns the 5 possible transitions.
上的转移概率矩阵的信心带。该行的事件时间和列的5个可能的转变。


参数：time
Vector of times where the transition probabilities are computed.
次，其中的过渡概率计算的向量。


参数：s
Start of the time interval.
开始的时间间隔。


参数：t
End of the time interval.
结束的时间间隔。


参数：h
The bandwidth used. If the estimator doesn't require a bandwidth, it's set to NULL.
使用的带宽。如果估计并不需要的带宽，它被设置为NULL。


参数：state.names
A vector of characters giving the states names.
的矢量人物的状态名称。


参数：n.boot
Number of bootstrap samples used in the computation of the confidence band.
的计算中使用的信心频带bootstrap样本数目。


参数：conf.level
Level of confidence used to compute the confidence band.
的置信水平用于计算的置信带。


（作者）----------Author(s)----------


Artur Agostinho Araujo, Javier Roca-Pardinas and Luis Meira Machado



参考文献----------References----------





参见----------See Also----------

transAJ, transIPCW, transKMPW, transKMW, transLIN, transPAJ.
transAJ，transIPCW，transKMPW，transKMW，transLIN，transPAJ。


实例----------Examples----------


# Create survTP object[survTP对象]
data(bladderTP)
bladderTP_obj <- with(bladderTP, survTP(time1, event1, Stime, event))

# Compute transition probabilities[计算转移概率]
LS0 <- transLS(object=bladderTP_obj, s=33, t=412, h=c(0.5, 2), nh=40, ncv=100, conf=FALSE)
print(LS0)

# Compute transition probabilities with confidence band[计算转移概率与置信带]
transLS(object=bladderTP_obj, s=33, t=412, h=LS0$h, conf=TRUE,
conf.level=0.95, method.boot="percentile", boot.cv=FALSE)

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