scadcox(SIS)
scadcox()所属R语言包：SIS
SCAD regularized loglikelihood for Cox proportional hazards regression models
SCAD规范loglikelihood Cox比例风险回归模型
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
These functions solve SCAD regularized loglikelihood for Cox proportional hazards regression models; scadcox does the one-step SCAD while fullscadcox solves the SCAD in a fully iterative method.
这些功能解决了SCAD的正规化loglikelihood为Cox比例风险回归模型，“scadcox，SCAD的一个步骤，而fullscadcox解决SCAD在一个完全迭代方法。
用法----------Usage----------
scadcox(x, time, status, method="efron", wt.initsoln=NULL, lambda,
initsoln=NULL, weight = NULL, function.precision=1e-10,
nopenalty.subset=NULL)
fullscadcox(x, time, status, method="efron", lambda,
initsoln=NULL, weight = NULL, function.precision=1e-10,
nopenalty.subset=NULL, eps0=1e-5, maxloop=10)
参数----------Arguments----------
参数：x
an (n * p) matrix of features.
（N * P）矩阵的功能。
参数：time
an (n) vector of the follow up time for right censored data.
（n）的向量，随访时间为右删失数据。
参数：status
an (n) vector of the status indicator, normally 0=alive, 1=dead.
第（n）的矢量，状态指示器，通常为0 =活着，1 =死亡。
参数：method
indicates how to handle observations that have tied (i.e., identical) survival times. The default "efron" method is generally preferred to the once-popular "breslow" method.
指示如何处理挂钩（即相同的）生存时间的观察。默认的“埃夫隆”的方法通常是优选的一次流行的“布瑞斯罗夫”方法。
参数：wt.initsoln
a (p) vector of initial solution for one-step SCAD.
初始解为一步骤SCAD的（p）的矢量。
参数：lambda
the regularization parameter.
正则化参数。
参数：initsoln
a (p) vector of initial solution.
初始解的（p）的矢量。
参数：weight
an optional (n) vector of weights to be used in the fitting process.
在嵌合过程中要使用的一个可选的（n）的权重向量。
参数：function.precision
function.precision parameter used in the internal solver. Default is 1e-10.
function.precision参数的内部求解器使用。默认是1e-10.
参数：nopenalty.subset
a set of indices for the predictors that are not subject to the L1 penalty.
一组指数的预测是不的L1处罚的。
参数：eps0
an effecitve zero.
一个方便使用零。
参数：maxloop
the maximum number of loops for the SCAD iteration.
为SCAD迭代循环的最大数目。
值----------Value----------
They return a (p) vector of estimated coefficients.
他们返回A（P）的估计系数向量。
（作者）----------Author(s)----------
Jianqing Fan, Yang Feng, Richard Samworth, and Yichao Wu
参考文献----------References----------
Jianqing Fan and Runze Li (2002) Variable Selection for Cox's Proportional Hazards Model and Frailty Model. The Annals of Statistics, 30, 74-99.
Hui Zou and Runze Li (2008) One-step Sparse Estimates in Nonconcave Penalized Likelihood Models (with discussion). The Annals of Statistics, 36, 1509-1533
参见----------See Also----------
wtlassocox
wtlassocox
实例----------Examples----------
set.seed(0)
n=400
p=1000
truerho=0.5
beta <- c(4,4,4,-6*sqrt(2),4/3, rep(0,p-5))
corrmat=diag(rep(1-truerho, p))+matrix(truerho, p, p)
corrmat[,4]=sqrt(truerho)
corrmat[4, ]=sqrt(truerho)
corrmat[4,4]=1
corrmat[,5]=0
corrmat[5,]=0
corrmat[5,5]=1
cholmat=chol(corrmat)
x=matrix(rnorm(p*n, mean=0, sd=1), n, p)
x=x%*%cholmat
myrates <- exp(x%*%beta)
ytrue <- rexp(n, rate = myrates)
cen <- rexp(n, rate = 0.1 )
time <- pmin(ytrue, cen)
status <- as.numeric(ytrue <= cen)
w1 <- scadcox(x[,1:100],time,status,lambda=0.003)
w2 <- coxph(Surv(time,status)~x[,1:100])$coef
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发表于 2012-9-30 09:44:14
