自愈置信區間和平均值對數響應比率

我試圖引導95％CI和測量的平均值，以檢查治療效果的大小。我想要使用的方法稱爲LnRR或對數響應比（1,2,3）。它僅僅由Log(Response to treatment/Response to control)計算。如果95％置信區間不與0重疊，則自然效應的概率有95％以上。負面LnRR意味着治療有負面影響。自愈置信區間和平均值對數響應比率

引導軟件包中的引導功能有點令人困惑，我正在努力計算95％CI和平均值。我曾嘗試以下方法：

library(boot) 
set.seed(2) 
dat <- data.frame(treatment = rnorm(10, 1.2, 0.4), control = rnorm(10, 1.5, 0.3)) 

boot(dat, function(x) log(x[,1]/x[,2]), R = 999) # Because LnRR = log(dat[,1]/dat[,2])

我明顯在做錯事。我如何爲這種類型的函數引導置信區間（boot.ci）？我確信答案是here，但由於某種原因，我無法理解如何做到這一點。

來源

2012-10-24 Mikko

我同意boot synatax起初有點混亂。問題是你需要編寫一個函數，它包含你的數據，以及一個包含索引的向量i來進行子採樣。讓我們重寫功能明確，以使其更清晰：

yourFun <- function(x, i) { 
    xSub <- x[i, ] #resample x 
    LnRR <- log(xSub[, 1])/xSub[ ,2] 
    return(mean(LnRR)) 
}

然後調用啓動在更多或更少，你做了同樣的方式：

b <- boot(dat, yourFun, R=999) 
plot(b) #always worth looking at 

#Calculate ci's 
boot.ci(b)

來源

2012-10-24 16:31:14

感謝一個很好的答案。我看到我在函數中犯了一個錯誤。它應該是'log（xSub [，1]/xSub [，2]）'，而不是'log（xSub [，1]）/ log（xSub [，2]）''。我無法在你的文章中解決這個問題，因爲它只有幾個字符。請修復它，這樣人們不會感到困惑。 – Mikko

自愈置信區間和平均值對數響應比率

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