Sample Training Data for the Iterative BMA Algorithm for Survival Analysis
为样本训练数据的生存分析BMA的算法迭代
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This is an diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) dataset from Rosenwald et al. (2002). This is a vector of survival times for 65 training samples. All survival times are given in years.
这是一个弥漫性大B单元淋巴瘤(DLBCL)的数据集从罗森沃尔德等。 (2002年)。这是一个生存时间为65个训练样本的向量。给出了多年,所有的生存时间。
用法----------Usage----------
data(trainSurv)
格式----------Format----------
The vector is called trainSurv.
向量被称为trainSurv。
源----------Source----------
Full dataset: http://llmpp.nih.gov/DLBCL/.
完整的数据集:http://llmpp.nih.gov/DLBCL/。
参考文献----------References----------
The Use of Molecular Profiling to Predict Survival After Chemotherapy for Diffuse Large-B-Cell Lymphoma. The New England Journal of Medicine, 346(25), 1937-1947.
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