Question

我正在尝试编写相对风险的标准错误。在许多情况下，我获得了SE和NaN的无穷大信心限制。我想知道是否需要指定参数限制才能产生有限的标准误差。继承我的代码

    set.seed(111) 
    k<-63
    n<-60
    xt<-NULL
    xc<-NULL

    pt<-rbeta(k,3,3)   # treatment effect
    pc<-rbeta(k,1,3)   # control effect
    true_RR<-pt/pc   # True Relative Risk

    for(i in 1:k)
    {
    xt<-cbind(xt,rbinom(300,n,pt[i]))

    xc<-cbind(xc,rbinom(300,n,pc[i]))
     }
    a<-xt
    b<-n-a
    c<-xc
    d<-n-c

    RR<-xt/xc

    for (i in 1:300){

    for (j in 1:63) 
    {
    if (xc[i,j]==0)
    {
     RR[i,j]<-0
     }}}
     se_rate<-sqrt((b/(a*(a+b)))+(d/(c*(c+d))))

     l_cl<-RR*exp(-1.96*se_rate)
     u_cl<-RR*exp(1.96*se_rate)

Answer 1

您获得Inf的原因是因为您除以0.特别是，您设置了

xc = cbind(xc,rbinom(300,n,pc[i]))
c = xc

以后再计算：

d/(c*(c+d))

因此将c设置为零的概率非零。您应该做的是统计问题，我们没有足够的信息为您提供合理的建议。

相对风险的标准误差

1 个答案: