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。有基因表达的非小细胞肺癌患者的生存数据（Chen等人，2007年新英格兰医学杂志）<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,MASS（质量）
出版：	2023-07-10
作者：	大村武史、陈宣瑜、松井、陈毅浩
维护人员：	Takeshi Emura＜gmail.com上的takeshiemura＞
许可证：	GPL-2型
需要编译：	不
在视图中：	存续
CRAN检查：	化合物。考克斯结果

文档：

参考手册：

化合物。考克斯.pdf

下载内容：

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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

链接：

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