UPSaltdd(USPS)
UPSaltdd()所属R语言包：USPS
Artificial Distribution of LTDs from Random Clusters
人工LTDs分布的随机组
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
For a given number of clusters, UPSaltdd() characterizes the potentially biased distribution of "Local Treatment Differences" (LTDs) in a continuous outcome y-variable between two treatment groups due to Random Clusterings. When the NNobj argument is not NA and specifies an existing UPSnnltd() object, UPSaltdd() also computes a smoothed CDF for the NN/LTD distribution for direct comparison with the Artificial LTD distribution.
对于一个给定数量的聚类中，UPSaltdd（）可能偏分布的“本地待遇上的差别”（Ltd子公司）的特点，在连续两个治疗组之间由于随机聚类结果Y变量。 ，当NNobj的说法是不NA和指定现有的UPSnnltd，（）对象中，UPSaltdd（）也计算了平稳的CDF NN / LTD分布人工有限公司发行的直接比较。
用法----------Usage----------
UPSaltdd(dframe, trtm, yvar, faclev=3, scedas="homo", NNobj=NA, clus=50, reps=10, seed=12345)
参数----------Arguments----------
参数：dframe
Name of data.frame containing a treatment-factor and the outcome y-variable.
含有治疗因子和结果的y变量的名称数据框。
参数：trtm
Name of treatment factor variable with two levels.
治疗的因素有两个层面的变量的名称。
参数：yvar
Name of continuous outcome variable.
连续结果变量的名称。
参数：faclev
Maximum number of different numerical values an outcome variable can assume without automatically being converted into a "factor" variable; faclev=1 causes a binary indicator to be treated as a continuous variable determining an average or proportion.
不同的数值的最大数量的结果变量可以假设没有自动被转换成一个“因子”变量; faclev = 1导致二进制指示器被处理作为一个连续变量来确定平均或比例。
参数：scedas
Scedasticity assumption: "homo" or "hete"
Scedasticity的假设：“拉人”或“HETE”
参数：NNobj
Name of an existing UPSnnltd object or NA.
一个的现有UPSnnltd对象或NA的名称。
参数：clus
Number of Random Clusters requested per Replication; ignored when NNobj is not NA.
随机组数要求每复制;忽略的时NNobj是不适用的。
参数：reps
Number of overall Replications, each with the same number of requested clusters.
整体复制的，每个具有相同的所请求的聚类数的数量。
参数：seed
Seed for Monte Carlo random number generator.
蒙特卡罗随机数生成器的种子。
Details
详细信息----------Details----------
Multiple calls to UPSaltdd() for different UPSnnltd objects or different numbers of clusters are typically made after first invoking UPSgraph().
第一调用UPSgraph（）后，通常由多个呼叫到UPSaltdd（）为的不同UPSnnltd对象或不同数目的簇。
值----------Value----------
An output list object of class UPSaltdd:
输出列表类的对象UPSaltdd：
参数：dframe
Name of data.frame containing X, t & Y variables.
数据框的名称X，T＆Y变量。
参数：trtm
Name of treatment factor variable.
处理因素变量的名称。
参数：yvar
Name of outcome Y variable.
结果Y变量的名称。
参数：faclev
Maximum number of different numerical values an outcome variable can assume without automatically being converted into a "factor" variable; faclev=1 causes a binary indicator to be treated as a continuous variable determining an average or proportion.
不同的数值的最大数量的结果变量可以假设没有自动被转换成一个“因子”变量; faclev = 1导致二进制指示器被处理作为一个连续变量来确定平均或比例。
参数：scedas
Scedasticity assumption: "homo" or "hete"
Scedasticity的假设：“拉人”或“HETE”
参数：NNobj
Name of an existing UPSnnltd object or NA.
一个的现有UPSnnltd对象或NA的名称。
参数：clus
Number of Random Clusters requested per Replication.
要求每复制的随机聚类。
参数：reps
Number of overall Replications, each with the same number of requested clusters.
整体复制的，每个具有相同的所请求的聚类数的数量。
参数：pats
Number of patients with no NAs in their yvar outcome and trtm factor.
没有他们的yvar的结果和trtm因素在港定居的患者数。
参数：seed
Seed for Monte Carlo random number generator.
蒙特卡罗随机数生成器的种子。
参数：altdd
Matrix of LTDs and relative weights from artificial clusters.
从人工聚类的LTDs和相对权重矩阵。
参数：alxmin
Minimum artificial LTD value.
最低人工LTD值。
参数：alxmax
Maximum artificial LTD value.
最大的人工LTD值。
参数：alymax
Maximum weight among artificial LTDs.
最大体重的人工LTDs。
参数：altdcdf
Vector of artificial LTD x-coordinates for smoothed CDF.
人工有限公司的x坐标为向量的平滑CDF。
参数：qq
Vector of equally spaced CDF values from 0.0 to 1.0.
等距的CDF值从0.0到1.0中的向量。
参数：nnltdd
Optional matrix of relevant NN/LTDs and relative weights.
可选的相关NN / Ltd子公司和相对权重矩阵。
参数：nnlxmin
Optional minimum NN/LTD value.
的可选最低NN / LTD值。
参数：nnlxmax
Optional maximum NN/LTD value.
可选的最大NN / LTD值。
参数：nnlymax
Optional maximum weight among NN/LTDs.
可选NN / Ltd子公司之间的最大重量。
参数：nnltdcdf
Optional vector of NN/LTD x-coordinates for smoothed CDF.
CDF可选NN / LTD x坐标为向量的平滑。
参数：nq
Optional vector of equally spaced CDF values from 0.0 to 1.0.
择向量的等距隔开的CDF值从0.0到1.0。
（作者）----------Author(s)----------
Bob Obenchain <wizbob@att.net>
参考文献----------References----------
Proceedings of the American Statistical Association (on CD) 8 pages.
in Observational Studies for Causal Effects. Biometrika 70: 41-55.
Biometrics 36: 293-298.
参见----------See Also----------
UPSnnltd, UPSaccum and UPSgraph.
UPSnnltd，UPSaccum和UPSgraph。
实例----------Examples----------
data(lindner)
abcdf <- UPSaltdd(lindner, abcix, lifepres, faclev=1)
abcdf
plot(abcdf)
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。
|
发表于 2012-10-1 14:19:06
