经验校准：执行观测值经验校准的常规研究估算

进行观测经验校准的常规研究估计。通过使用一组消极控制假设，我们可以估计特定观测值的经验零分布研究设置。此经验零分布可用于计算校准p值，反映观察到当零假设为真时，随机估计效应大小以及系统误差。可以使用类似的方法使用阴性和阳性对照校准置信区间。有关更多详细信息，请参见Schuemie等人（2013）<数字对象标识代码：10.1002/sim.5925>和Schuemie等人（2018）<doi:10.1073/pnas.1708282114>.

版本：	3.1.2
取决于：	R（≥3.5.0）
进口：	ggplot2(≥ 2.0.0),额外网格、方法、，拉朗,卢比
链接到：	卢比
建议：	针织物,降价,rmarkdown公司,测试那个,独眼巨人,生存,相继的
出版：	2023-12-21
作者：	马蒂恩·舒米[aut，cre]，马克·苏查德[自动]
维护人员：	马蒂恩·舒米（Martijn Schuemie）<Schuemie at ohdsi.org>
错误报告：	https://github.com/OHDSI/经验校准/问题
许可证：	Apache许可证2.0
网址：	https://ohdsi.github.io/经验校准/,https://github.com/OHDSI/经验校准
需要编译：	对
引用：	经验性校准引文信息
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	经验校准结果

文档：

参考手册：	经验校准.pdf
渐晕图：	置信区间的经验校准 经验校准和MaxSPRT p值的经验校准

下载：

程序包来源：	经验性校准_3.1.2.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：经验校准_3.1.2.zip，r版本：经验校准_3.1.2.zip，r-oldrel：经验校准_3.1.2.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：经验校准3.1.2.tgz，r-release（arm64）：经验校准_3.1.2.tgz，r-oldrel（arm64）：经验校准_3.1.2.tgz，r-prerel（x86_64）：经验校准_3.1.2.tgz，r-release（x86_64）：经验校准_3.1.2.tgz
旧来源：	经验校准档案

反向依赖关系：

反向进口：

证据合成

链接：

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