ipwCoxCSV：带修正夹层的逆概率加权Cox模型方差

Shu、Young、Toh和Wang（2019）在其《生物统计学》修订论文中提出了一种用于在无聚集数据和有聚集数据的逆概率加权（IPW）Cox模型中推断边际危险比（HR）的校正夹心方差（CSV）估计方法的实现。实现了传统的逆概率权重和稳定权重。倾向得分模型假设为Logistic回归模型。

版本：	1
进口：	生存，统计信息
出版：	2019-10-09
内政部：	10.32614/CRAN.package.ipwCoxCSV
作者：	狄书、王瑞
维护人员：	Di Shu<shudi1991在gmail.com上>
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	不
CRAN检查：	ipwCoxCSV结果

文档：

参考手册：

ipwCoxCSV.pdf

下载内容：

包源：	ipwCoxCSV_1.0.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：ipwCoxCSV_1.0.zip，r版本：ipwCoxCSV_1.0.zip，r-oldrel：ipwCoxCSV_1.0.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：ipwCoxCSV_1.0.tgz，r-oldrel（arm64）：ipwCoxCSV_1.0.tgz，r-release（x86_64）：ipwCoxCSV_1.0.tgz，r-oldrel（x86_64）：ipwCoxCSV_1.0.tgz

链接：

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