R ridge 岭回归

说明

在 coxph 或 survreg 模型公式中使用时，指定岭回归项。似然度受到 theta /2 乘以系数平方和的惩罚。如果scale=T，则根据重新调整预测变量以具有单位方差来计算系数的惩罚。如果指定了df，则根据近似自由度选择theta。

用法

ridge(..., theta, df=nvar/2, eps=0.1, scale=TRUE)

参数

...	预测变量呈脊状
theta	惩罚是theta /2 乘以系数平方和
df	近似自由度
eps	df 所需的精度
scale	在应用惩罚之前缩放变量？

值

coxph.penalty 类的对象，包含数据和控制函数。

注意

如果表达式 ridge(x1, x2, x3, ...) 的字符长度过多，则内部 terms() 函数将向变量名添加换行符，然后 coxph 例程就会丢失。 (有些标签会有换行符，有些则没有。)一种解决方案是将所有变量捆绑到一个矩阵中，并使用该矩阵作为 ridge 的参数，以缩短调用，例如mdata$many <- as.matrix(mydata[,5:53]) 。

例子

coxph(Surv(futime, fustat) ~ rx + ridge(age, ecog.ps, theta=1),
	      ovarian)

lfit0 <- survreg(Surv(time, status) ~1, lung)
lfit1 <- survreg(Surv(time, status) ~ age + ridge(ph.ecog, theta=5), lung)
lfit2 <- survreg(Surv(time, status) ~ sex + ridge(age, ph.ecog, theta=1), lung)
lfit3 <- survreg(Surv(time, status) ~ sex + age + ph.ecog, lung)

参考

Gray (1992) "Flexible methods of analysing survival data using splines, with applications to breast cancer prognosis" JASA 87:942-951

也可以看看

coxph、survreg、pspline、frailty