copulaSim:基于Copula不变性的虚拟病人仿真
为了通过试验模拟一致地优化临床试验设计和数据分析方法,我们需要模拟独立于正在评估的设计和分析方法的多变量混合型虚拟患者数据。为了使优化结果更加现实,应在可用时使用相关的经验患者级数据。然而,在基于小样本经验数据的模拟试验中出现了一些问题,由于样本量有限,无法彻底理解或验证潜在的边际分布及其依赖结构。为了解决这个问题,我们使用了copula不变性,它可以在不做强参数假设的情况下生成联合分布。函数copula.sim可以使用基于能量距离和球散度测量的可选数据验证方法生成虚拟患者数据。函数compare.copula.sim可以对模拟数据的边际均值和协方差进行比较。为了模拟来自假设治疗组的患者级数据,该数据与观察数据的表现不同,可以使用函数new.arm.copula.sim生成新的多元数据,这些数据具有与原始数据相同的依赖结构,但具有偏移的平均向量。
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