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Genome-wide association analysis by lasso penalized logistic regression

机译:通过套索惩罚逻辑回归进行全基因组关联分析

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摘要

Motivation: In ordinary regression, imposition of a lasso penalty makes continuous model selection straightforward. Lasso penalized regression is particularly advantageous when the number of predictors far exceeds the number of observations.
机译:动机:在普通回归中,套索惩罚的施加使连续的模型选择变得简单。当预测变量的数量远远超过观测值的数量时,套索惩罚式回归特别有利。

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  • 来源
    《Bioinformatics》 |2009年第6期|p.714-721|共8页
  • 作者单位

    1Department of Epidemiology and Biostatistics, University of Maryland, College Park, MD 20742, 2Department of Statistics, 3Department of Biostatistics, Stanford University, Stanford, CA 94305, 4Department of Human Genetics and 5Department of Biomathematics, University of California, Los Angeles, CA 90095;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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