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Discussion: pbreg.Rd en dll

  1. #1
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    Homme Profil pro Philippe Luyten
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    Par défaut pbreg.Rd en dll

    Bonjour,
    Je cherche à transformer pbreg.Rd en dll.
    Où puis-je trouver cette dll et la doc qui la décrit?

    Alternative: comment transformer ce code en C, C++ ou Delphi,...

    Merci!!!
    PhilLu

    pour info le code de pbreg.Rd:
    Code :
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    \name{PBreg}
    \alias{PBreg}
    \alias{print.PBreg}
    \title{Passing-Bablok regression}
    \description{
      Implementation of the Passing-Bablok's procedure for assessing of
      the equality of measurements by two different analytical methods.
    }
    \usage{
      PBreg(x, y=NULL, conf.level=0.05, wh.meth=1:2)
      \method{print}{PBreg}(x,...)
    }
    \arguments{
      \item{x}{a numeric vector of measurements by method A, alternatively 
        a data frame of exactly two columns, first column with measurements
        by method A, second column with measurements by method B. If \code{x} is a
        \code{\link{Meth}} object, the methods from that are used in the regression.}
      \item{y}{a numeric vector of measurements by method B - must be of 
        the same length as \code{x}. If not provided, \code{x} must be 
        a data frame of exactly 2 columns.}
      \item{conf.level}{confidence level for calculation of confidence 
        boundaries.}
      \item{wh.meth}{Which of the methods from the \code{Meth} object are used in
        the regression.}
      \item{\ldots}{other parameters, currently ignored.}
    
    }
    \details{
      This is an implementation of the original Passing-Bablok
      procedure of fitting unbiased linear regression line to data in the
      method comparison studies. It calcualtes the unbiased slope and intercept, 
      along with their confidence intervals. However, the tests for
      linearity is not yet fully implemented. 
      
      It doesn't matter which results are assigned to "Method A" and
      "Method B", however the "Method A" results will be plotted on the
      x-axis by the \code{plot} method.
      }
    \note{
      Please note that this method can become very computationally 
      intensive for larger numbers of observations. One can expect a reasonable 
      computation times for datasets with fewer than 100 observations.
      }
    \value{
      \code{PBreg} returns an object of class \code{"PBreg"}, for which
      the \code{print} and \code{plot} methods are defined.
      
      An object of class \code{"PBreg"} is a list composed of the following
      elements:
      
      \item{coefficients}{a matrix of 3 columns and 2 rows, containing the 
        estimates of the intercept and slope, along with their confidence
        boundaries.}
      \item{residuals}{defined as in the \code{"lm"} class, as the response
        minus the fitted value.}
      \item{fitted.values}{the fitted values.}
      \item{model}{the model data frame used.}
      \item{n}{a vector of two values: the number of observations read, and 
        the number of observations used.}
      \item{S}{A vector of all slope estimates.}
      \item{adj}{A vector of fit parameters, where \emph{Ss} is the number of 
        estimated slopes (\code{length(S)}), \emph{K} is the offset for negative 
        slopes, \emph{M1} and \emph{M2} are the locations of confidence boundaries 
        in \code{S}, and  \emph{l} and \emph{L} are the numbers of points above and 
        below the fitted line, used in cusum calculation.}
      \item{cusum}{A vector of cumulative sums of residuals sorted by the D-rank.}
      \item{Di}{A vector of D-ranks.}
    }
    \references{Passing, H. and Bablok, W. (1983), A New Biometrical Procedure
      for Testing the Equality of Measurements from Two Different Analytical
      Methods. \emph{Journal of Clinical Chemistry and Clinical Biochemistry}, 
      \bold{Vol 21}, 709--720}
    \author{Michal J. Figurski \email{mfigrs@gmail.com}}
    \seealso{
      \code{\link{plot.PBreg}, \link{Deming}}.
    }
    \examples{
      ## Model data frame generation
      a <- data.frame(x=seq(1, 30)+rnorm(mean=0, sd=1, n=30), 
                      y=seq(1, 30)*rnorm(mean=1, sd=0.4, n=30))
                      
      ## Call to PBreg
      x <- PBreg(a)
      print(x)
      par(mfrow=c(2,2))
      plot(x, s=1:4)
      
      # A real data example
      data(milk)
      milk <- Meth(milk)
      summary(milk)
      PBmilk <- PBreg( milk )
      plot( PBmilk )
    }

  2. #2
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    Par défaut

    Bonjour,

    Vous voulez transformer une page de documentation en librairie? Si vous êtes intéressé par la fonction PBreg du package MethComp et que vous voulez voir le code, tapez juste le nom de la fonction sans les parenthèses :

    Code :
    1
    2
    3
    install.packages("MethComp")
    library("MethComp")
    PBreg
    Analysez l'algo et recodez le en c++ ou ce que vous voulez.

    Si vous voyez qu'il y a un appel à du code C ou autre (genre .Internal(), .C(), ...), vous pouvez télécharger les sources à partir de votre cran préféré, récupérer le code en question (*.cpp par exemple) et ensuite :

    Code :
    R CMD SHLIB *.cpp -o toto
    ou un truc dans le genre. Pour plus d'info:

    http://cran.r-project.org/doc/manual...age-interfaces

    ou

    HTH

    Vincent

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