Cox：预测生存率的单变量特征选择和复合协变量
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）<内务部编号：1056>，
Emura等人的统计方法（2012年公共科学图书馆第一期）<doi:10.1371/journal.pone.0047627>，
Emura&Chen（2016年统计方法医学研究）<内政部：10.1177/0962280214533378>，以及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。
| 版本： |
3.20 |
| 取决于： |
努姆德里夫,生存 |
| 出版： |
2020年7月4日 |
| 作者： |
Emura Takeshi Emura、Hsuan Yu Chen、Shigeyuki Matsui、Yi Hau Chen |
| 维护人员： |
takeshiemura<takeshiemura在gmail.com> |
| 许可证： |
GPL-2 |
| 需求对比： |
不 |
| 在视图中： |
生存 |
| 检查起重机： |
复合物。考克斯结果 |
下载：
反向依赖关系：
链接：
请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=compound.Cox链接到此页面。