coxphMIC：用于 Cox 比例风险模型稀疏估计的 R 包
统计计算
2017-09-15 v2
摘要
本文介绍一个名为 coxphMIC 的 R 包，该包通过近似信息准则（Su et al., 2016 Biometrics）实现了 Cox 比例风险模型的稀疏估计方法。所开发的方法称为 MIC，即“最小化近似信息准则”（Minimizing approximated Information Criteria）。通过引入重参数化步骤，在保持目标函数平滑的同时强制稀疏性。因此，MIC 计算速度快，且在稀疏估计中表现出优越性能。此外，重参数化策略在规避选择后推断方面带来了额外优势。本文结合 PBC 数据介绍并演示了 MIC 方法及其 R 实现。
引用
@article{arxiv.1606.07868,
title = {coxphMIC: An R Package for Sparse Estimation of Cox Proportional Hazards Models},
author = {Razieh Nabi and Xiaogang Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.07868},
year = {2017}
}
备注
10 pages and 3 figures