R yates 人口預測

說明

根據模型擬合計算所選總體和統計數據的總體邊際均值 (PMM)。

用法

yates(fit, term, population = c("data", "factorial", "sas"),
levels, test = c("global", "trend", "pairwise"), predict = "linear",
options, nsim = 200, method = c("direct", "sgtt"))

參數

fit	模型擬合。小插圖中給出了使用 lm、glm 和 coxph 對象的示例。
term	要評估的模型中的項。這可以寫成字符串或公式。
population	用於調整變量的總體。用戶可以提供自己的 DataFrame 或選擇內置選項之一。該參數還允許 "empirical" 和 "yates" 分別作為數據和階乘的別名，並忽略大小寫。
levels	可選，應使用 term 的值。
test	比較人口預測的檢驗。
predict	預測什麽。對於 glm 模型，這可能是'link' 或'response'。對於 coxph 模型，它可以是線性、風險或生存。允許用戶編寫函數。
options	預測方法的可選參數。
nsim	用於計算預測方差的模擬次數。這對於線性預測器來說是不需要的。
method	測試人口預測平等的計算方法。直接方法或 SAS glim 程序用於“類型 3”測試的算法。

細節

該函數的許多選項和細節在人口預測的小插圖中得到了最好的說明。

值

類 yates 的對象，其組件為

estimate	DataFrame ，其中術語的每個級別占一行，列包含級別、平均總體預測值 (mppv) 及其標準差。
tests	給出測試統計量的矩陣
mvar	mppv 值的完整方差-協方差矩陣
summary	可選：如果預測方法提供了值，則任何進一步的摘要。

例子

fit1 <- lm(skips ~ Solder*Opening + Mask, data = solder)
yates(fit1, ~Opening, population = "factorial")

fit2 <- coxph(Surv(time, status) ~ factor(ph.ecog)*sex + age, lung)
yates(fit2, ~ ph.ecog, predict="risk")  # hazard ratio

作者

Terry Therneau