R语言 TrialSize包 Dose.Response.Linear()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

Dose.Response.Linear(TrialSize)
Dose.Response.Linear()所属R语言包：TrialSize

                                         Linear Contrast Test for Dose Response Study
                                         线性对比试验剂量反应研究

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

For a multi-arm dose response design, we use a linear contrast coefficients ci with sum(ci)=0.
对于多臂剂量的反应设计，我们使用了线性对比系数Ci与金额（CI）= 0。

H0: L(mu)=sum(ci*mui) =0
H0：L（亩）= SUM（CI MUI）= 0

Ha: L(mu)=sum(ci*mui)=epsilon, not equal to 0
哈：L（亩）= SUM（CI * MUI）=ε，不等于0


用法----------Usage----------


Dose.Response.Linear(alpha, beta, sigma, mui, ci, fi)



参数----------Arguments----------

参数：alpha
significance level  
显着性水平


参数：beta
power = 1-beta  
功率= 1-β


参数：sigma
standard deviation for the population  
标准偏差为人口


参数：mui
mui is the population mean for group i.   
梅的人口是I组。


参数：ci
a linear contrast coefficients ci with sum(ci)=0.   
一个词的线性对比系数总和（CI）= 0。


参数：fi
fi=ni/n is the sample size fraction for the ith group  
FI = NI / n是样本量分数为第i个组


参考文献----------References----------



实例----------Examples----------


Example.11.1<-Dose.Response.Linear(alpha=0.05,beta=0.2,sigma=0.22,mui=c(0.05,0.12,0.14,0.16),ci=c(-6,1,2,3),fi=1/4)
Example.11.1
#178[178]

## The function is currently defined as[＃功能目前被定义为]
function(alpha, beta, sigma,mui,ci,fi){
epsilon=sum(ci*mui)
n=(qnorm(1-alpha)+qnorm(1-beta))^2*sigma^2*sum(ci^2/fi)/(epsilon^2)
  }

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


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。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。