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Software for Prediction and Estimation with Applications to High-Dimensional Genomic and Epidemiologic Data.

机译:预测和估计软件,可应用于高维基因组和流行病学数据。

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摘要

Three add-on packages for the R statistical programming environment (R Core Team, 2013) are described, with simulations demonstrating performance gains and applications to real data. Chapter 1 describes the relaxnet package, which extends the glmnet package with relaxation (as in the relaxed lasso of Meinshausen, 2007). Chapter 2 describes the widenet package, which extends relaxnet with polynomial basis expansions. Chapter 3 describes the multiPIM package, which takes a causal inference approach to variable importance analysis. Section 3.7 describes an analysis of data from the PRospective Observational Multicenter Major Trauma Transfusion (PROMMTT) study (Rahbar et al., 2012; Hubbard et al., 2013), for which the multiPIM package is used in conjunction with the relaxnet and widenet packages to estimate variable importances.
机译:本文介绍了R统计编程环境的三个附加程序包(R Core Team,2013),并通过仿真演示了性能提升和对实际数据的应用。第1章介绍了relaxnet软件包,它通过松弛来扩展glmnet软件包(如Meinshausen的松弛套索,2007年)。第2章介绍了Widenet软件包,该软件包通过多项式基础扩展来扩展Relaxnet。第3章介绍了multiPIM软件包,该软件包采用因果推理方法进行变量重要性分析。第3.7节描述了对PRospective观察性多中心重大创伤输血(PROMMTT)研究(Rahbar等,2012; Hubbard等,2013)的数据的分析,针对该研究,multiPIM软件包与Relaxnet和Widenet软件包结合使用估计变量的重要性。

著录项

  • 作者

    Ritter, Stephan Johannes.;

  • 作者单位

    University of California, Berkeley.;

  • 授予单位 University of California, Berkeley.;
  • 学科 Biology Biostatistics.;Biology General.;Biology Bioinformatics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2013
  • 页码 106 p.
  • 总页数 106
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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