文件名称：sampsizeval:评估二元结果风险模型所需的样本量估计
文件大小：267KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-06 11:45:46
R
输出 html_document word_document pdf_document df_print 分页 默认 默认 sampsizeval sampsizeval的目的是执行样本量计算，以验证二元结果的风险模型。 安装 可以使用以下命令从安装开发版本： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " mpavlou/sampsizeval " ) 例子 这是样本量计算的一个示例，用于验证二元结果的风险模型。 结果发生率和C统计量的预期值分别为p = 0.1和C = 0.75。 library(sampsizeval) 目标是计算验证数据的大小，以便以足够的精度估算C统计量，校准斜率和大校准。 在此示例中，所需的精度由估算的C统计量的SE最多为0.025以及估算的标定斜率和标定SE的最大SE为mo
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sampsizeval-master
----.github()
--------.gitignore(7B)
--------workflows()
----NAMESPACE(66B)
----README.html(772KB)
----cran-comments.md(196B)
----DESCRIPTION(1KB)
----R()
--------package-sampsizeval.R(159B)
--------size_c_app.R(247B)
--------size_cil_ni.R(809B)
--------size_cil_app.R(627B)
--------size_c_ni.R(4KB)
--------sampsizeval.R(3KB)
--------tune_mu_sigma.R(428B)
--------size_cs_ni.R(1KB)
--------actual_values.R(659B)
--------size_cs_app.R(207B)
----README.tex(7KB)
----.travis.yml(110B)
----.Rbuildignore(198B)
----LICENSE(45B)
----LICENSE.md(1KB)
----README.md(3KB)
----sampsizeval.Rproj(414B)
----man()
--------sampsizeval.Rd(2KB)
----tests()
--------testthat()
--------testthat.R(66B)
----.gitignore(51B)
----README.Rmd(3KB)