R语言动态随机化最小化法代码

R语言中使用动态随机化的最小化（Dynamic Minimization）方法，常常是在做临床试验或其他随机化实验时，为了平衡组间差异而采用的一种策略。这个过程通常涉及创建一个适应性分配规则，例如贝叶斯最优设计（Bayesian Optimal Design），它会根据早期观察的结果动态地调整后续的随机分组。

下面是一个简单的例子，展示如何使用R包`drc`中的`randomize()`函数实现动态随机化最小化：

# 首先，安装并加载drc包
install.packages("drc")
library(drc)

# 假设我们有一个预设的剂量反应曲线模型（比如Log-logistic模型）
model <- drm(x ~ dose, fct = LL.4())

# 定义初始随机化种子
set.seed(123)

# 创建动态随机化函数
adapt_randomizer <- function(n, initial_dose, model) {
  randomize(n = n, treatment = rep(initial_dose, each = n / length(initial_dose)),
            method = "minimize", design = model)
}

# 使用初始剂量（如0, 1, 2等）进行动态随机化
initial_doses <- c(0, 1, 2)  # 可能的初始剂量
n_subjects <- 100  # 总样本量

# 运行动态随机化
randomized_groups <- lapply(initial_doses, adapt_randomizer, n = n_subjects, model = model)

# 打印每个阶段的随机分组结果
for (i in seq_along(randomized_groups)) {
  print(paste0("Initial Dose ", i, ": ", randomized_groups[[i]]))
}

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要根据具体的实验设计和数据特性调整参数。