Функция RiskRegression(): запутанные примеры в R-пакете

У меня возникли проблемы с интерпретацией функции riskRegression() в пакете R riskRegression:

https://cran.r-project.org/web/packages/riskRegression/riskRegression.pdf

Я просмотрел примеры этой функции в виньетке пакета, но ни один из них на самом деле не использует это имя функции. Они используют разные имена функций, такие как LRR() или ARR(), поэтому я немного запутался в том, что на самом деле делает функция.

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
53
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Из приведенного ниже исходного кода видно, что ARR() и LRR() — это просто оболочки для riskRegression(link = "relative") и riskRegression(link = "logistic") соответственно.

library(riskRegression);ARR;LRR
#> riskRegression version 2022.11.21
#> function (formula, data, times, cause, cens.model, cens.formula, 
#>     ...) 
#> {
#>     fit <- riskRegression(formula = formula, data = data, times = times, 
#>         link = "relative", cause = cause, cens.model = cens.model, 
#>         cens.formula = cens.formula, ...)
#>     fit$call <- match.call()
#>     fit
#> }
#> <bytecode: 0x7f99ba1e1738>
#> <environment: namespace:riskRegression>
#> function (formula, data, times, cause, cens.model, cens.formula, 
#>     ...) 
#> {
#>     fit <- riskRegression(formula = formula, data = data, times = times, 
#>         link = "logistic", cause = cause, cens.model = cens.model, 
#>         cens.formula = cens.formula, ...)
#>     fit$call <- match.call()
#>     fit
#> }
#> <bytecode: 0x7f99ba2232e8>
#> <environment: namespace:riskRegression>

Created on 2022-11-26 by the reprex package (v2.0.1)

Спасибо за быстрый ответ @DaveArmstrong. Я предполагаю, что авторам пакета стоит сделать его более понятным для новых пользователей, тем более что LRR и ARR даже не отображаются в виньетке пакета как доступные функции.

user167591 26.11.2022 15:26

@user167591 user167591 Думаю, ты, наверное, прав. Если вы посмотрите на файл справки для ARR, он указывает на файл справки для riskRegression(), но связь, безусловно, можно было бы сделать более ясной.

DaveArmstrong 26.11.2022 16:07

Другие вопросы по теме