化合物。Cox:单变量特征选择和复合协变量预测生存率

具有高维特征(如基因表达)的Cox模型下的单变量特征选择和复合协变量方法。可用的是具有基因表达的非小细胞肺癌患者的生存数据(Chen等人,2007 New Engl J Med)<doi:10.1056/NEJMoa060096>,Emura等人的统计方法(2012 PLoS ONE)<doi:10.1371/journal.pone.0047627>,Emura&Chen(2016年统计方法医学研究)<doi:10.1177/0962280214533378>和Emura等人(2019年)<doi:10.1016/j.cmpb.2018.10.020>.生成相关基因表达的算法也可用。还实现了通过copula-graphic(CG)估计器估计生存函数,这对于依赖审查下的敏感性分析(Yeh等人2023)<doi:10.3390/生物医学11030797>.

版本: 3.30
取决于: 数字派生,生存,质量
出版: 2023-07-10
内政部: 10.32614/CRAN.package.com磅。考克斯
作者: 大村武史、陈宣瑜、松井、陈毅浩
维护人员: Takeshi Emura<takeshiemura at gmail.com>
许可证: GPL-2型
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在视图中: 生存
CRAN检查: 化合物。Cox结果

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旧来源: 化合物。考克斯档案

反向依赖关系:

反向取决于: 双变量。帕雷托,GFGM.copula公司,uni.survival.tree文件

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