lasso.simultaneous(lol)
lasso.simultaneous()所属R语言包：lol
Simultaneous lasso
同时套索
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function performs lasso with multiple random sample splits, selecting coefficients that are simultaneously non-zero in both subsets of samples.
该函数执行套索与多个随机抽样分裂，选择同时在两个子集的样本非零系数。
用法----------Usage----------
lasso.simultaneous(y, x=NULL, model='linear', nSubsampling=200, alpha=.5, lambda1=NULL, track=FALSE, ...)
参数----------Arguments----------
参数：y
A vector of gene expression of a probe, or a list object if x is NULL. In the latter case y should a list of two components y and x, y is a vector of expression and x is a matrix containing copy number variables
一个向量基因表达的探针，或一个列表对象，如果x是NULL。在后者情况下，y应列表两部分组成Y和X，Y是一个表达向量，并拷贝数变量，x是一个矩阵
参数：x
Either a matrix containing CN variables or NULL
无论是矩阵点数变量或NULL
参数：model
which model to use, one of "cox", "logistic", "linear", or "poisson". Default to 'linear'
模型使用，“考克斯”，“MF”，“线性”或“泊松”。默认为“线性”
参数：nSubsampling
The number of random permutations, both on sample spliting and on variable scaling, default to 200.
样品分划和可变缩放，默认为200，随机排列。
参数：alpha
weakness parameter: control the shrinkage of regulators. The lower alpha is, the bigger the vanishing effect on small coefficients.
弱点参数：控制监管收缩。较低的阿尔法是，小系数越大，消失的效果。
参数：lambda1
minimum lambda, default to NULL
最低的lambda，默认为NULL
参数：track
logical value, whether to track the progress
逻辑值，是否跟踪进度
参数：...
Other parameters to be passed to the penalized function
其他参数被传递到惩罚函数
Details
详情----------Details----------
In each run the function splits samples randomly to two equal sets, run lasso on both sets, then select those coefficients that are simultaneously non-zero across two sets. Finally the results across many runs are summarized as the frequency of selected predictors - the higher the frequency the more confidence that the corresponding predictors are significant.
在每个运行的功能分割样本随机相等的两集，运行两套套索，然后选择那些同时横跨两套非零系数。最后，在许多运行结果概括为选定的预测频率 - 频率越高，相应的预测是显着的信心更。
值----------Value----------
A list object of class 'lol', consisting of:
一类“LOL”组成，列表中的对象：
参数：beta
Coefficient vector
系数向量
参数：n
Number of actual subsampling, should be equal or smaller than nSubsampling in case of failing.
实际抽样的数量，应等于或大于失败的情况下nSubsampling小。
参数：mat
result matrix of the subsampling
抽样的结果矩阵
作者（S）----------Author(s)----------
Yinyin Yuan
参考文献----------References----------
<h3>See Also</h3> lasso
举例----------Examples----------
data(chin07)
data <- list(y=chin07$ge[1,], x=t(chin07$cn))
res <- lasso.simultaneous(data, nSubsampling=50)
res
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注：
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注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-2-25 23:37:18
